决策树(ID3、C4.5、CART)
ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益。 假设我们有一个样本集，里面每个样本都有自己的分类结果。 而信息熵可以理解为：“样本集中分类结果的平均不确定性”，俗称信息的纯度。 即熵值越大，不确定性也越大。 不确定性计算公式 假设样本集中有多种分类 ...
原文：决策树之特征选择算法（ID3、C4.5、CART）
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2020-01-06 14:54 0 2000 推荐指数：
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参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解决策树)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...
机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法
本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。 决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型：决策树由结点 ...
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