机器学习：决策树（基本思想、信息熵、构建决策树的问题及思想）
一、决策树思维、决策树算法 1）决策树思维 决策树思维是一种逻辑思考方式，逐层的设定条件对事物进行刷选判断，每一次刷选判断都是一次决策，最终得到达到目的；整个思考过程，其逻辑结构类似分叉的树状，因此称为决策树思维； 例一：公式招聘时的决策树思维 此过程形成了一个树的结构 ...
原文：决策树之概念及思想
分类树 分类决策树的核心思想就是在一个数据集中找到一个最优特征，然后从这个特征的选值中找一个最优候选值 这段话稍后解释 ，根据这个最优候选值将数据集分为两个子数据集，然后递归上述操作，直到满足指定条件为止。 .最优特征怎么找 这个问题其实就是决策树的一个核心问题了。我们常用的方法是更具信息增益或者信息增益率来寻找最优特征，信息增益这东西怎么理解呢 搞清这个概念我们首先需要明白熵这个东西 熵简单的讲 ...
2018-04-05 13:47 0 2175 推荐指数：
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