分类算法之决策树(Decision tree)
3.1、摘要 在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision tree）。相比贝叶斯算法，决策树 ...
原文：【分类算法】决策树（Decision Tree）
注：本篇博文是对 统计学习方法 中决策树一章的归纳总结，下列的一些文字和图例均引自此书 决策树 decision tree 属于分类 回归方法。其具有可读性 可解释性 分类速度快等优点。决策树学习包含 个步骤：特征选择 决策树生成 决策树修剪 剪枝 。 决策树问题 . 问题描述 假设训练集为 D x ,y , x ,y , cdots , x N,y N , 其中 x i x i ,x i , ...
2019-10-27 15:04 0 359 推荐指数：
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Decision tree(决策树)算法初探
1. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1：决策树模型的不同角度理解 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以被看作是if-then的规则集合；也可以被认为是定义在特征空间 ...
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决策树 ID3，C4.5，CART，决策树的生成，剪枝。 一、概述 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法（这里是分类的决策树）。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是 ...
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决策树——Decision Tree
前言 生活中有很多利用决策树的例子。西瓜书上给的例子是西瓜问题（讲到这突然想到书中不少西瓜的例子，难道这就是它西瓜封面的由来？）\。大致意思是，已经有一堆已知好瓜坏瓜的西瓜，每次挑取西瓜的一条属性，将西瓜进行分类。然后在分类的西瓜中，继续挑取下一条属性进行更加细致的划分，直到所有的属性被用完 ...
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