決策樹（三）分類算法小結
引言 本文主要是對分類型決策樹的一個總結。在分類問題中，決策樹可以被看做是if-then規則的結合，也可以認為是在特定特征空間與類空間上的條件概率分布。決策樹學習主要分為三個步驟：特征選擇、決策樹的生成與剪枝操作。本文簡單總結ID3和C4.5算法，之后是決策樹的修剪。 ID3算法 ...
原文：決策樹分析小結
決策樹是一種基本的分類回歸方法，很很多相關的方法。這里我們只是以條脈絡進行分析。主要分析ID ，C . ，CART等一些常見的決策樹算法。 一 小析決策樹 決策樹以實例為基礎的歸納學習算法。着眼於從一組無次序 無規則的事例中，推理出以決策樹為表示形式的分類規則。圖 就是決策樹的一般流程圖： 圖 決策樹主要可以分為三個部分：分別是特征選擇 決策樹構建和決策樹剪枝。 .特征選擇：在構建決策樹時，每個節 ...
2015-01-26 21:16 0 3517 推薦指數：
相關推薦
Spark中決策樹源碼分析
1.Example 使用Spark MLlib中決策樹分類器API，訓練出一個決策樹模型，使用Python開發。 2.決策樹源碼分析 決策樹分類器API為DecisionTree.trainClassifier，進入源碼分析。 源碼文件所在路徑為，spark-1.6/mllib/src ...
分類分析--決策樹（經典決策樹、條件推斷樹）
分類分析--決策樹 決策樹是數據挖掘領域中的常用模型。其基本思想是對預測變量進行二元分離，從而構造一棵可用於預測新樣本單元所屬類別的樹。兩類決策樹：經典樹和條件推斷樹。 1 經典決策樹 經典決策樹以一個二元輸出變量（對應威斯康星州乳腺癌數據集中的良性/惡性）和一組預測變量（對應九個細胞 ...
決策樹（一）決策樹分類
決策樹 與SVM類似，決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法，它可以執行分類與回歸任務，甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大，即使是一些復雜的問題，也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件，隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...
決策樹（二）決策樹回歸
回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor類構造一顆回歸決策樹，並在一個帶噪聲的二次方數據集上進行訓練，指定max_depth=2： 下圖是這棵樹的結果： 這棵樹看起來與之前構造的分類樹類似。主要 ...
【測試分析】決策表、決策樹
的邏輯關系，這會導致在測試過程中比較容易出現遺漏。因此我們需要引入決策表、決策樹，其中決策表就是設計邏 ...
CART決策樹（分類回歸樹）分析及應用建模
一、CART決策樹模型概述（Classification And Regression Trees） 決策樹是使用類似於一棵樹的結構來表示類的划分，樹的構建可以看成是變量（屬性）選擇的過程，內部節點表示樹選擇那幾個變量（屬性）作為划分，每棵樹的葉節點表示為一個類的標號，樹的最頂層為根節點 ...
決策樹
在現實生活中，我們會遇到各種選擇，不論是選擇男女朋友，還是挑選水果，都是基於以往的經驗來做判斷。如果把判斷背后的邏輯整理成一個結構圖，你會發現它實際上是一個樹狀圖，這就是我們今天要講的決策樹。 決策樹的工作原理 決策樹基本上就是把我們以前的經驗總結出來。如果我們要出門打籃球，一般會根據“天氣 ...