来源:https://blog.csdn.net/e15273/article/details/79648502 一 算法步骤 CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值为“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征,将输入 ...
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2021-06-04 20:08 0 361 推荐指数:
来源:https://blog.csdn.net/e15273/article/details/79648502 一 算法步骤 CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值为“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征,将输入 ...
与对象值之间的一种映射关系。 决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的。决策树方法先根据训练集数据 ...
决策树是一种非常经典的分类器,它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏。比如猜一个动物: 问:这个动物是陆生动物吗? 答:是的。 问:这个动物有鳃吗? 答:没有。 这样的两个问题顺序就有些颠倒,因为一般来说陆生动物是没有鳃的(记得应该是这样的,如有错误欢迎指正)。所以玩这种游戏,提问的顺序 ...
转自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7322015 作者: yangliuy 决策树算法是非常常用的分类算法,是逼近离散目标函数的方法,学习得到的函数以决策树的形式表示。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例 集 ...
) 分类过程 决策树归纳 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构 ...
一、决策树之ID3算法简述 1976年-1986年,J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结,确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993,Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法,称为机器学习的十大算法之一。ID3算法的另一个分支是CART ...
ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择,选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。 例子 训练数据 每一行代表一个数据,前4个元素表示输入,最后一个是标签。 测试数据 算法讲解 设 \(D\) 为用类别标签 \(p_i\) 对训练元组进行的划分,则 \(D\) 的信息熵表示 ...
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