分类分析--决策树（经典决策树、条件推断树）
分类分析--决策树 决策树是数据挖掘领域中的常用模型。其基本思想是对预测变量进行二元分离，从而构造一棵可用于预测新样本单元所属类别的树。两类决策树：经典树和条件推断树。 1 经典决策树 经典决策树以一个二元输出变量（对应威斯康星州乳腺癌数据集中的良性/恶性）和一组预测变量（对应九个细胞 ...
原文：分类分析--随机森林（基于传统决策树、基于条件推断树）
分类分析 随机森林 随机森林 random forest 是一种组成式的有监督学习方法。在随机森林中，我们同时生成多个预测模型，并将模型的结果汇总以提升分类准确率。随机森林的算法涉及对样本单元和变量进行抽样，从而生成大量决策树。对每个样本单元来说，所有决策树依次对其进行分类。所有决策树预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的这一样本单元的类别。 假设训练集中共有N个样本单元，M个变量，则随机森林算 ...
2021-08-17 16:44 0 281 推荐指数：
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