原文:决策树算法原理(CART分类树)

决策树算法原理 ID ,C . CART回归树 决策树的剪枝 在决策树算法原理 ID ,C . 中,提到C . 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 And Regression Tree 做了改进,可以处理分类,也可以处理回归。 . CART分类树算法的最优特征选择方法 ID 中使用了信息 ...

2019-03-20 14:52 4 29782 推荐指数:

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决策树-Cart算法

分类的输出是样本的类别, 回归的输出是一个实数。 CART算法有两步: 决策树 ...

Wed Nov 08 18:40:00 CST 2017 0 3237
CART决策树

CART(Classification and Regression tree)分类回归由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 ...

Wed Sep 19 01:06:00 CST 2018 0 801
决策树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 ...

Thu Jul 07 00:30:00 CST 2016 0 21920
机器学习:基于CART算法决策树——分类与回归

一、分类构建(实际上是一棵递归构建的二叉树,相关的理论就不介绍了) 二、分类项目实战 2.1 数据集获取(经典的鸢尾花数据集) 描述: Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width ...

Tue Jun 30 19:06:00 CST 2020 0 561
决策树分类原理

上一篇博客我们看了一个决策树分类的例子,但是我们没有深入决策树分类的内部原理。 这节我们讨论的决策树分类的所有特征的特征值都是离散的,明白了离散特征值如何分类原理,连续值的也不难理解。 决策树分类的核心在于确定那一个特征的那一个特征值分类最有效,可能不同的场景,每个人采用的衡量方法也不一样 ...

Mon Oct 17 23:53:00 CST 2016 0 2175
决策树分类算法

决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对 训练集的学习,挖掘出有用的 规则,用于对 新集进行 预测。在其生成过程中,分割时属性选择度量指标是关键。通过属性选择度量,选择出最好的将样本分类的属性。 å³ç­æ åç±»ç®æ³æ¦è¿°" width ...

Wed Oct 23 17:12:00 CST 2019 0 1537
决策树分类算法

数据挖掘系列(6)决策树分类算法 从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法分类模型选择和结果评价。总共7篇,欢迎关注和交流。   这篇先介绍分类问题的一些基本知识,然后主要讲述决策树算法原理、实现,最后 ...

Wed Aug 21 01:15:00 CST 2013 0 3597
机器学习技法-决策树CART分类回归构建算法

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一、决策树(Decision Tree)、口袋(Bagging),自适应增强(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法分类 ...

Tue Apr 05 04:28:00 CST 2016 0 7359
 
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