用于分类的决策树(Decision Tree)-ID3 C4.5
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法（ID3、C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类，CART还可用于回归）。决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分，将其归到不同的类别。决策树的主要优点是模型可读、易于理解、分类速度快、建模与预测速度快。本文主要 ...
原文：决策树(Decision Tree)&ID3
决策树 Decision Tree 本文学习内容来自西瓜书和机器学习导论。 什么是决策树 目的：产生一棵泛化能力强的决策树。泛化能力强指对非训练集的样本进行预测时仍能保持较高的准确性。 思想：分治 divide and conquer 算法 x ,y 表示第一个样本， x 为该样本在各个属性中值的集合 x ,x ...x n ， y 指该样本的类别 好瓜or坏瓜 。 图中算法为递归算法，共有三处可 ...
2020-01-01 20:58 0 310 推荐指数：
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决策树（decision tree）
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0 通俗的理解 对于一个根据特征向量来对样本进行分类的问题，首先挑出一个最有价值的特征，对该特征进行提问，如样本颜色是什么；然后根据得到的不同回答，如红色、蓝色等，将数据集划分成子集 ...
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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决策树是一种基本的分类和回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树，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，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数 ...
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