决策树学习总结
又叫判定树，是一种基本的分类与回归方法。 优点：可读性强，分类速度快，容易转换成if-then分类规则 通常分为3个步骤：特征（属性）选择、决策树的生成、决策树的修剪。 特征选择即选择分裂属性，又叫属性选择度量，把数据划分成较小的分区。 决策树的生成又叫决策树学习或者决策树 ...
原文：树模型--决策树学习总结
一 信息论基础 树具有天然的分支结构。对于分类问题而言，决策树的思想是用节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到该节点下的子节点，并且要求各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，从而起到分类效果。 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定性。当一个节点的纯度较低时，说明每种类别都倾向于比较均匀的频率出现，从而我们比较难在这个节点上得到关于样本标签的具体信息， ...
2021-10-14 18:08 0 157 推荐指数：
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