决策树学习笔记（Decision Tree）
什么是决策树？ 决策树是一种基本的分类与回归方法。其主要有点事模型具有可得性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化原则建立决策树模型；预测时，对新数据，利用决策树模型进行分类。 决策树学习通常包含以下三个步骤： 选择特征 决策树生成 剪枝 ...
原文：[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest）
ML学习笔记 决策树与随机森林 Decision Tree amp Random Forest 决策树 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。 一棵决策树的组成：根节点 非叶子节点 决策点 叶子节点 分支 算法分为两个步骤： . 训练阶段 建模 . 分类阶段 应用 熵的概念 设用P X 代表X发生的概率，H X 代表X发生的不确定性，则有：P ...
2018-10-22 15:54 0 1811 推荐指数：
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