决策树(ID3 )原理及实现
1、决策树原理 1.1、定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 举一个通俗的栗子，各位立志于脱单的单身男女在找对象的时候就已经完完全全使用了决策树的思想。假设一位母亲 ...
原文：决策树ID3原理及R语言python代码实现（西瓜书）
决策树ID 原理及R语言python代码实现 西瓜书 摘要： 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性， 而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中，由顶向下，根据特征或属性值选择分支，递归遍历直到叶节点，将实例分到叶节点对应的类别中。 决策树的学习过程就是构造出一个 ...
2019-08-19 15:23 0 1072 推荐指数：
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