原文:R_针对churn数据用id3、cart、C4.5和C5.0创建决策树模型进行判断哪种模型更合适

data churn 导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id cart C . 和C . 创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID C . CART算法比较 传送门 data churn 为R自带的训练集,这个data chun十分特殊 先对data churn 训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 ...

2018-10-20 08:40 0 721 推荐指数:

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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 ...

Tue Apr 12 04:14:00 CST 2016 4 42056
决策树(ID3C4.5CART)

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 ...

Tue Mar 26 03:02:00 CST 2019 0 1064
决策树(上)-ID3C4.5CART

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 ...

Sun Nov 17 04:18:00 CST 2019 0 414
【机器学习速成宝典】模型篇06决策树ID3C4.5CART】(Python版)

目录   什么是决策树(Decision Tree)   特征选择   使用ID3算法生成决策树   使用C4.5算法生成决策树   使用CART算法生成决策树   预剪枝和后剪枝   应用:遇到连续与缺失值怎么办?   多变量决策树   Python代码(sklearn库 ...

Wed Nov 29 18:10:00 CST 2017 0 6070
机器学习总结(八)决策树ID3C4.5算法,CART算法

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点。 决策树:是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中,是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型决策树由结点 ...

Sat Nov 03 20:29:00 CST 2018 0 660
ID3,C4.5CART三种决策树的区别

ID3决策树优先选择信息增益大的属性来对样本进行划分,但是这样的分裂节点方法有一个很大的缺点,当一个属性可取值数目较多时,可能在这个属性对应值下的样本只有一个或者很少个,此时它的信息增益将很高,ID3会认为这个属性很适合划分,但实际情况下叫多属性的取值会使模型的泛化能力较差,所以C4.5不采用 ...

Mon Jul 22 01:00:00 CST 2019 0 422
机器学习算法总结(二)——决策树ID3, C4.5, CART

  决策树是既可以作为分类算法,又可以作为回归算法,而且在经常被用作为集成算法中的基学习器。决策树是一种很古老的算法,也是很好理解的一种算法,构建决策树的过程本质上是一个递归的过程,采用if-then的规则进行递归(可以理解为嵌套的 if - else 的条件判断过程),关于递归的终止条件有三种 ...

Wed Jun 27 06:29:00 CST 2018 0 2275
 
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