机器学习--决策树算法(CART)
CART分类树算法 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 ...
原文：机器学习回顾篇（8）：CART决策树算法
注：本系列所有博客将持续更新并发布在github和gitee上，您可以通过github gitee下载本系列所有文章笔记文件。 引言 上一篇博客中介绍了ID 和C . 两种决策树算法，这两种决策树都只能用于分类问题，而本文要说的CART classification and regression tree 决策树不仅能用于分类问题，也能用于回归问题。 与ID 算法和C . 算法相比，CART 还有 ...
2019-11-01 07:53 0 381 推荐指数：
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