【Python机器学习实战】决策树和集成学习（一）——决策树原理
摘要：本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍，然后编写程序实现决策树算法，再根据Python自带机器学习包实现决策树算法，最后从决策树引申至集成学习相关内容。 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法，在机器学习领域通常有着不错的表现，决策树在生活中决策去做 ...
原文：决策树及其发展（集成学习）
Label 经典决策树：单棵树的ID C . CART 决策树组合：基于bagging与boosting思想，出现了 随机森林 random forest 极端随机树 ET 梯度提升决策树 Gradient Boosting decision tree，GBDT XGB LGB 最初的决策树 单棵，根节点 内部节点 叶节点，不断细分 eg.以大米种类的分类问题为例 每一条从根节点到叶节点的路径均对 ...
2018-07-05 11:32 0 2039 推荐指数：
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一.决策树 决策树一般以选择属性的方式不同分为id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系数),只能进行线性的分割,是一种贪婪的算法,其中sklearn中的决策树分为回归树和分类树两种,默认的是CART的决策树,下面介绍CART决策树 分支条件：二分类问题(只用来构建二叉树 ...
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决策树学习基决策树学习基本算法
决策树学习基本算法 输入：训练集; 属性集. 过程：函数 1: 生成结点node; 2: if 中样本全属于同一类别 then 3: 将node标记为类叶结点; return 4: end if 5: if 中样本在上取值相同 then 6: 将node标记为叶 ...
决策树学习总结
又叫判定树，是一种基本的分类与回归方法。 优点：可读性强，分类速度快，容易转换成if-then分类规则 通常分为3个步骤：特征（属性）选择、决策树的生成、决策树的修剪。 特征选择即选择分裂属性，又叫属性选择度量，把数据划分成较小的分区。 决策树的生成又叫决策树学习或者决策树 ...
【Python机器学习实战】决策树与集成学习（五）——集成学习（3）GBDT应用实例
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