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 ...
原文：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： 除了概念的不同，CART回归树和CART分类树的建立和预测的区别主要有下面两点： 对于连续值的处理，我们知道CART分类树采用的是用基尼系 ...
2020-07-14 22:19 18 1567 推荐指数：
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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 2.1 数据集获取（经典的鸢尾花数据集） 描述： Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width ...
机器学习技法-决策树和CART分类回归树构建算法
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1. 简介 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型 ...
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 ...