机器学习之决策树学习
决策树是一个函数，以属性值向量作为输入，返回一个“决策”。 如上图，我们输入一系列属性值（天气状况，湿度，有无风）后会得到一个要不要出去玩的一个决策。 从样例构建决策树 对于原始样例集，我们选取一个最好的属性将其分裂，这样我们会产生多个样例子集，同时我们会把该属性从属性集去掉，并且继续 ...
原文：机器学习-决策树
一 决策树 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，在使用模型进行预测时，根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走，最后到叶子节点即为预测结果。 在数据挖掘中，决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标。 回归树 的输出是一个实数 例如房子的价格，病人呆在医院的时间等 。 术语分类和回归树 CART 包含了上述两种决策树 树 ...
2018-07-13 14:35 0 820 推荐指数：
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