决策树(ID3、C4.5、CART)
ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益。 假设我们有一个样本集，里面每个样本都有自己的分类结果。 而信息熵可以理解为：“样本集中分类结果的平均不确定性”，俗称信息的纯度。 即熵值越大，不确定性也越大。 不确定性计算公式 假设样本集中有多种分类 ...
原文：2. 决策树（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比较
. 决策树 Decision Tree 决策树原理 . 决策树 Decision Tree ID C . CART比较 . 前言 上文决策树 Decision Tree 决策树原理介绍了决策树原理和算法，并且涉及了ID ，C . ，CART 个决策树算法。现在大部分都是用CART的分类树和回归树，这三个决策树算法是一个改进和补充的过程，比较它们之间的关系与区别，能够更好的理解决策时算法。 . I ...
2018-10-10 20:38 0 5350 推荐指数：
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决策树(上)-ID3、C4.5、CART
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解决策树)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...
用于分类的决策树(Decision Tree)-ID3 C4.5
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法（ID3、C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类，CART还可用于回归）。决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分，将其归到不同的类别。决策树的主要优点是模型可读、易于理解、分类速度快、建模与预测速度快。本文主要 ...
决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较
决策树模型在监督学习中非常常见，可用于分类（二分类、多分类）和回归。虽然将多棵弱决策树的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更为常见，但是“完全生长”决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是tree ...
机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法
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