机器学习-决策树算法+代码实现（基于R语言）
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。 他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。 决策树的理解 熵的概念 ...
原文：【机器学习与R语言】4-决策树
目录 .决策树原理 .决策树应用示例 . 收集数据 . 探索和准备数据 . 训练模型 . 评估模型性能 . 提高模型性能 通过自适应增强算法 boosting 将惩罚因子分配到不同类型的错误上 .决策树原理 决策树：树形结构流程图 漏斗型 ，模型本身包含一些列逻辑决策。数据分类从根节点开始，根据特征值遍历树上的各个决策节点。 几乎可应用于任何类型的数据建模，且性能不错。但当数据有大量多层次的名义 ...
2020-09-01 23:14 0 1018 推荐指数：
相关推荐
『原创』机器学习算法的R语言实现（二）：决策树算法
1、介绍 决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 下图为一个决策树 ...
机器学习之决策树学习
决策树是一个函数，以属性值向量作为输入，返回一个“决策”。 如上图，我们输入一系列属性值（天气状况，湿度，有无风）后会得到一个要不要出去玩的一个决策。 从样例构建决策树 对于原始样例集，我们选取一个最好的属性将其分裂，这样我们会产生多个样例子集，同时我们会把该属性从属性集去掉，并且继续 ...
机器学习（三）决策树学习
一.简介 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。 二.决策树的表示法 决策树通过把实例从艮节点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试，并且该结点的每一个后继分支对应于该属性 ...
机器学习之决策树
决策树（Decision Tree DT） 机器学习是从给定的训练数据集学的一个模型用于对新示例进行分类，对于决策树而言，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”越高越好，这样可以避免多次无用的分类。有多种方法来衡量纯度，此处介绍信息熵和基尼系数两种 ...
机器学习-决策树
一、决策树 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，在使用模型进行预测时，根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走，最后到叶子节点即为预测结果。 在数据挖掘中，决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标 ...
机器学习之决策树算法
下表为是否适合打垒球的决策表，预测E= {天气=晴，温度=适中，湿度=正常，风速=弱} 的场合，是否合适中打垒球。 天气 温度 湿度 风速 活动 晴 炎热 ...
机器学习：决策树
table { margin: auto } 决策树是机器学习中非常基础的算法，也是我研究生生涯学习到的第一个有监督模型，其中最基础的ID3是1986年被发表出来的，一经发表，之后出现了众多决策树算法，不过最常见的还是C4.5和cart树。在我的研究中，用不到决策树，在天池或者Kaggle ...