来源:https://blog.csdn.net/u010002184/article/details/86665293 题目: ...
来源:https: blog.csdn.net e article details 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,将输入空间即特征空间划分为有限个单元,并在这些单元上确定预测的概率分布,也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。 CART算法由以下两步组成 ...
2021-06-04 21:40 0 216 推荐指数:
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来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76709712 0 简介 CART剪枝算法从"完全生长"的决策树的底端剪去一些子树,使决策树变小(模型变简单),从而能够对未知数据有更准确的预测。 分两步: 1.从生产算法产生的整体的树 的最底端开始不断剪枝 ...
决策树(Decision tree) 决策树是以实例为基础的归纳学习算法。 它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部结点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从 该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类。从根 ...
决策树分类是数据挖掘中分类分析的一种算法。顾名思义,决策树是基于“树”结构来进行决策的,是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如下图一个简单的判别买不买电脑的决策树: 下图是一个测试数据集,我们以此数据集为例,来看下如何生成 ...
从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇,欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识,然后主要讲述决策树算法的原理、实现,最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法。 CART算法全称是Classification and regression tree,也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3 ...
概念 决策树(Decision Tree):它通过对训练样本的学习,并建立分类规则,然后依据分类,对新样本数据进行分类预测,属于有监督学习 优点:决策树易于理解和实现,决策树可处理数值型和非数值型数据 步骤 导入数据,确定虚拟变量的列,然后遍历这些列,将这些类的数据转换为分类 ...
贝叶斯定理(Bayes Theorem) 朴素贝叶斯分类(Naive Bayes Classifier) 贝叶斯分类算法(NB),是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型数据进行分类的算法。 朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现 ...