原文:机器学习经典算法之决策树

一 背景及问题 决策树算法是为了解决二分类问题出现的,是根据历史经验 或训练集 来做判断,生成决策结果 或树状图 的过程。 请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接: https: www.cnblogs.com jpcflyer p .html 二 决策树原理 决策树算法分为两个阶段:构造和剪枝。 .构造 什么是构造呢 构造就是生成一棵完整的决策树。简单来说, 构造的过程就是选择什么属性作为节点的 ...

2019-06-16 22:56 0 2522 推荐指数:

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机器学习决策树算法

下表为是否适合打垒球的决策表,预测E= {天气=晴,温度=适中,湿度=正常,风速=弱} 的场合,是否合适中打垒球。 天气 温度 湿度 风速 活动 晴 炎热 ...

Sat Oct 28 17:49:00 CST 2017 0 8023
机器学习算法( 三、决策树)

  本节使用的算法称为ID3,另一个决策树构造算法CART以后讲解。 一、概述    我们经常使用决策树处理分类问题,它的过程类似二十个问题的游戏:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提出问题,只允许提20个问 题,问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解,逐步缩小 ...

Tue Aug 02 00:12:00 CST 2016 0 3293
Python3实现机器学习经典算法(四)C4.5决策树

一、C4.5决策树概述   C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题。它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https ...

Thu Sep 13 16:51:00 CST 2018 0 3367
Python3实现机器学习经典算法(三)ID3决策树

一、ID3决策树概述   ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构,它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构,但是它的判断标准不再是一个关系表达式,而是对应的模块的信息增益。它通过信息增益的大小,从根节点开始,选择一个分支,如同进入一个IF结构的statement,通过属性值的取值 ...

Sun Aug 12 16:33:00 CST 2018 0 3060
机器学习--决策树之回归及剪枝算法

上一篇介绍了决策树之分类构造的几种方法,本文主要介绍使用CART算法构建回归及剪枝算法实现。主要包括以下内容: 1、CART回归的介绍 2、二元切分的实现 3、总方差法划分特征 4、回归的构建 5、回归的测试与应用 6、剪枝算法 一、CART回归的介绍 回归与分类 ...

Tue Jan 23 09:08:00 CST 2018 1 6806
机器学习实践之决策树算法学习

)。 本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各 ...

Sat Dec 23 05:18:00 CST 2017 0 1026
机器学习】ID3算法构建决策树

ID3算法 ID3 提出了初步的决策树算法;C4.5 提出了完整的决策树算法;CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的决策树算法; 1、ID3 算法 ID3 算法决策树经典构造算法,内部使用信息熵和信息增益来进行构建 ...

Fri May 08 04:34:00 CST 2020 0 1914
机器学习--决策树算法(CART)

CART分类算法 特征选择 ​ 我们知道,在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征,信息增益大的优先选择。在C4.5算法中,采用了信息增益比来选择特征,以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的,这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化 ...

Wed Nov 17 00:02:00 CST 2021 0 114
 
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