R_Studio(决策树算法)鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集【精】
鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集 通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类 针对iris数据集实践决策树算法(C4.5、C5.0)，并用交叉矩阵评估 ...
原文：R_Studio(cart算法决策树)对book3.csv数据用测试集进行测试并评估模型
对book .csv数据集，实现如下功能： 创建训练集 测试集 用rpart包创建关于类别的cart算法的决策树 用测试集进行测试，并评估模型 book .csv数据集 Gary.Script 实现过程 数据预处理并创建训练 测试 集 设定生成随机数的种子,种子是为了让结果具有重复性 加载rpart包创建关于类别的cart算法的决策树 用测试集进行测试 交叉矩阵评估模型 评估模型 预测 的正确率 ...
2018-10-20 14:13 0 808 推荐指数：
相关推荐
决策树-Cart算法二
。 分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。 CART算法有两步： 决策树 ...
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id3、cart、C4.5和C5.0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 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 ...
决策树之 CART
继上篇文章决策树之 ID3 与 C4.5，本文继续讨论另一种二分决策树 Classification And Regression Tree，CART 是 Breiman 等人在 1984 年提出的，是一种应用广泛的决策树算法，不同于 ID3 与 C4.5, CART 为一种二分决策树， 每次 ...
CART决策树
CART（Classification and Regression tree）分类回归树由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone于1984年提出。ID3中根据属性值分割数据，之后该特征不会再起作用，这种快速切割的方式会影响算法的准确率。CART是一棵二叉树 ...
决策树算法原理(CART分类树)
决策树算法原理(ID3，C4.5) CART回归树 决策树的剪枝 在决策树算法原理(ID3，C4.5)中，提到C4.5的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归。对这些问题，CART(Classification ...
数据挖掘实践（50）：决策树计算过程实例（四） CART树算法分类
来源：https://blog.csdn.net/e15273/article/details/79648502 一 算法步骤 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入 ...
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 ...