5、统计学习方法--决策树
决策树（ID3、C4.5、CART） 1、决策树基本介绍 决策树是一种基本的分类与回归方法，他既可以是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。 主要有点：可读性、分类快 本质：从训练数据集中归纳出一组分类规则 2、 决策树模型 ...
原文：《统计学习方法》——从零实现决策树
决策树 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶子节点代表一种分类结果。 决策树学习的三个步骤： 特征选择 通常使用信息增益最大 信息增益比最大或基尼指数最小作为特征选择的准则。 树的生成 决策树的生成往往通过计算信息增益或其他指标，从根结点开始，递归地产生决策树。这相当于用信息增益或其他准则不断地选取局部最优的特征，或将训练集分割为能 ...
2021-03-17 15:03 0 459 推荐指数：
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基本模型 简介：决策树可以认为是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。 决策树学习通常包括3个步骤：特征选择，决策树生成，剪枝。 决策树的内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。 If-then：决策树 ...