python 数据分析算法（决策树）
决策树基于时间的各个判断条件，由各个节点组成，类似一颗树从树的顶端，然后分支，再分支，每个节点由响的因素组成 决策树有两个阶段，构造和剪枝 构造： 构造的过程就是选择什么属性作为节点构造，通常有三种节点 1. 根节点：就是树的最顶端，最开始那个节点 （选择哪些属性作为根节点） 2. 内部 ...
原文：python数据分析算法（决策树2）CART算法
CART Classification And Regression Tree ,分类回归树，，决策树可以分为ID 算法，C . 算法，和CART算法。ID 算法，C . 算法可以生成二叉树或者多叉树，CART只支持二叉树，既可支持分类树，又可以作为回归树。 分类树： 基于数据判断某物或者某人的某种属性 个人理解 可以处理离散数据，就是有限的数据，输出样本的类别 回归树： 给定了数据，预测具体事物 ...
2019-03-22 15:55 0 1782 推荐指数：
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预测是非常困难的，更别提预测未来。 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现，我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归。回归是预测一个数值型数量，比如大小、收入和温度，而分类则指预测标号或类别，比如判断邮件是否为“垃圾邮件”，拼图游戏的图案 ...
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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 ...
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