R语言学习——根据信息熵建决策树KD3
R语言代码 决策树的构建 输出结果会在当前工作台下的tree1.txt文件中 如图所示： 对输出结果的解释： 第一个挑出的是“children”这个属性，然后根据这个属性的1 3 0 2下设四个分支，其中1这个分支挑出的属性是“income”，下设 ...
原文：R语言学习笔记—决策树分类
一 简介 决策树分类算法 decision tree 通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类。其典型算法包括ID 算法 C . 算法 C . 算法 CART算法等。每一个决策树包括根节点 root node ，内部节点 internal node 以及叶子节点 leaf node 。 根节点：表示第一个特征属性，只有出边没有入边，通常用矩形框表示。 内部节点：表示特征属性，有一条入边至少两条出 ...
2018-05-02 15:48 0 13689 推荐指数：
相关推荐
R语言学习笔记（十五）：分类
benign malignant 329 160 benign malignant 129 81 Call:glm(formula = class ~ ., ...
【学习笔记】分类算法-决策树、随机森林
集成学习API 决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般只 ...
【机器学习与R语言】4-决策树
目录 1.决策树原理 2.决策树应用示例 2.1）收集数据 2.2）探索和准备数据 2.3）训练模型 2.4）评估模型性能 2.5）提高模型性能 通过自适应增强算法（boosting ...
【R语言学习笔记】1. CART 逻辑回归、分类树以及随机森林的应用及对比
1. 目的：根据人口普查数据来预测收入（预测每个个体年收入是否超过$50,000） 2. 数据来源：1994年美国人口普查数据，数据中共含31978个观测值，每个观测值代表一个个体 ...
【R语言学习笔记】3. CART分类树、随机森林以及Boosting的应用及对比
1. 目的：根据银行客户信息，判断其是否接受银行向他们提供的个人贷款。 2. 数据来源：https://www.kaggle.com/lowecoryr/universalbank 3 ...
决策树及R语言实现
决策树是什么 决策树是基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩 ...
决策树（一）决策树分类
决策树 与SVM类似，决策树在机器学习算法中是一个功能非常全面的算法，它可以执行分类与回归任务，甚至是多输出任务。决策树的算法非常强大，即使是一些复杂的问题，也可以良好地拟合复杂数据集。决策树同时也是随机森林的基础组件，随机森林在当前是最强大的机器学习算法之一。 在这章我们会先讨论如何使用 ...