机器学习技法-决策树和CART分类回归树构建算法
课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、决策树（Decision Tree）、口袋（Bagging），自适应增强（AdaBoost） Bagging和AdaBoost算法再分类 ...
原文：机器学习：基于CART算法的决策树——分类树与回归树
一 分类树构建 实际上是一棵递归构建的二叉树，相关的理论就不介绍了 二 分类树项目实战 . 数据集获取 经典的鸢尾花数据集 描述： Attribute Information: . sepal length in cm . sepal width in cm . petal length in cm . petal width in cm . class: Iris Setosa Iris Ver ...
2020-06-30 11:06 0 561 推荐指数：
相关推荐
机器学习-CART决策树
机器学习领域的决策树，但却是第一个有着复杂的统计学和概率论理论保证的决策树(这些话太学术了，引自参考文 ...
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 ...
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。 1 引言 上一篇博客中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法，这两种决策树都只能用于分类问题，而本文要说的CART（classification ...
机器学习--决策树之回归树及剪枝算法
上一篇介绍了决策树之分类树构造的几种方法，本文主要介绍使用CART算法构建回归树及剪枝算法实现。主要包括以下内容： 1、CART回归树的介绍 2、二元切分的实现 3、总方差法划分特征 4、回归树的构建 5、回归树的测试与应用 6、剪枝算法 一、CART回归树的介绍 回归树与分类树 ...
机器学习实战---决策树CART回归树实现
机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现 一：对比分类树 CART回归树和CART分类树的建立算法大部分是类似的，所以这里我们只讨论CART回归树和CART分类树的建立算法不同的地方。首先，我们要明白，什么是回归树，什么是分类树。 两者的区别在于样本输出： 除了概念 ...
机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现
https://blog.csdn.net/weixin_43383558/article/details/84303339?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0. ...
Python机器学习(1)——决策树分类算法
1、决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类，是最直观的分类算法，而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或（XOR）逻辑，决策树并不擅长解决此类问题。 决策树的构建不是唯一的，遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点 ...