本代码来源自:https://github.com/Erikfather/Decision_tree-python 1.数据集描述 共分为四个属性特征:年龄段,有工作,有自己的房子,信贷情况; 现根据这四种属性特征来决定是否给予贷款 为了方便,我对数据集进行如下处理: 在编 ...
视频版地址B站:从零开始写代码 Python ID 决策树算法分析与实现 哔哩哔哩 bilibili 代码如下: ...
2021-11-06 18:40 0 1732 推荐指数:
本代码来源自:https://github.com/Erikfather/Decision_tree-python 1.数据集描述 共分为四个属性特征:年龄段,有工作,有自己的房子,信贷情况; 现根据这四种属性特征来决定是否给予贷款 为了方便,我对数据集进行如下处理: 在编 ...
。 决策树最经典的算法包括:ID3、C4.5以及CART算法,ID3与C4.5算法相似,C4.5在特征选择时 ...
参考: 统计学习方法》第五章决策树】 http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 决策树的python实现 有完整程序 决策树(ID3、C4.5、CART、随机森林) 对 决策树的python实现进行了详细的介绍 ...
决策树---ID3算法 决策树: 以天气数据库的训练数据为例。 Outlook Temperature Humidity Windy PlayGolf? sunny ...
一、决策树概论 决策树是根据训练数据集,按属性跟类型,构建一棵树形结构。可以按照这棵树的结构,对测试数据进行分类。同时决策树也可以用来处理预测问题(回归)。 二、决策树ID3的原理 有多种类型的决策树,本文介绍的是ID3算法。 首先按照“信息增益”找出最有判别力的属性,把这个属性 ...
决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中,由顶向下 ...
决策树模型 内部节点表示一个特征或者属性,叶子结点表示一个类。决策树工作时,从根节点开始,对实例的每个特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子节点中,这时的每一个子节点对应着特征的一个取值,如此递归的对实例进行测试并分配,直到达到叶节点,最后将实例分配到叶节点 ...
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 ...