决策树与随机森林算法
决策树 决策树模型是一种树形结构，基于特征对实例进行分类或回归的过程。即根据某个特征把数据分划分到若干个子区域(子树)，再对子区域递归划分，直到满足某个条件则停止划分并作为叶子节点，不满足条件则继续递归划分。 一个简单的决策树分类模型：红色框出的是特征。 决策树模型学习 ...
原文：决策树、随机森林与k-means聚类算法
决策树的构建满足信息熵增益最大化原则 决策树的优点： 可解释性高 能处理非线性的数据 不需要数据归一化 可以用于特征工程 对数据分布没有偏好 广泛使用 容易软件实现 可以转化为规则 决策树的弱点 启发式生成，不是最优解 容易过拟合 微小的数据改变会改变整个树的形状 对类别不平衡的数据不友好 随机森林指训练多个决策树结果，预测时回归取均值，分类取众数 随机体现在带放回的随机取数据子集做训练数据，随机 ...
2019-07-20 17:24 0 1202 推荐指数：
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