本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是機器學習專題的第23篇文章,我們今天分享的內容是十大數據挖掘算法之一的CART算法。 CART算法全稱是Classification and regression tree,也就是分類回歸樹的意思。和之前介紹的ID3 ...
在看機器學習實戰時候,到第三章的對決策樹畫圖的時候,有一段遞歸函數怎么都看不懂,因為以后想選這個方向為自己的職業導向,抱着精看的態度,對這本樹進行地毯式掃描,所以就沒跳過,一直卡了一天多,才差不多搞懂,才對那個函數中的plotTree.xOff的取值,以及計算cntrPt的方法搞懂,相信也有人和我一樣,希望能夠相互交流。 先把代碼貼在這里: 繪制出來的圖形如下: 先導:這里說一下為什么說一個遞歸樹 ...
2015-06-23 19:14 6 8080 推薦指數:
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是機器學習專題的第23篇文章,我們今天分享的內容是十大數據挖掘算法之一的CART算法。 CART算法全稱是Classification and regression tree,也就是分類回歸樹的意思。和之前介紹的ID3 ...
,在這些機器根據數據集創建規則是,就是機器學習的過程。 二,相關知識 1 決策樹算法 在 ...
1. 簡介 決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發生概率的基礎上,通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率,評價項目風險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干,故稱決策樹。在機器學習中,決策樹是一個預測模型 ...
決策樹是一個函數,以屬性值向量作為輸入,返回一個“決策”。 如上圖,我們輸入一系列屬性值(天氣狀況,濕度,有無風)后會得到一個要不要出去玩的一個決策。 從樣例構建決策樹 對於原始樣例集,我們選取一個最好的屬性將其分裂,這樣我們會產生多個樣例子集,同時我們會把該屬性從屬性集去掉,並且繼續 ...
一.簡介 決策樹學習是一種逼近離散值目標函數的方法,在這種方法中學習到的函數被表示為一棵決策樹。 二.決策樹的表示法 決策樹通過把實例從艮節點排列到某個葉子結點來分類實例,葉子結點即為實例所屬的分類。樹上的每一個結點指定了對實例的某個屬性的測試,並且該結點的每一個后繼分支對應於該屬性 ...
(Decision Tree)算法主要用來處理分類問題,是最經常使用的數據挖掘算法之一。 決策樹 場景 ...
閑來無事最近復習了一下ID3決策樹算法,並憑着理解用pandas實現了一遍。對pandas更熟悉的朋友可供參考(鏈接如下)。相比本篇博文,更簡明清晰,更適合復習用。 https://github.com/DianeSoHungry ...
決策樹(Decision Tree DT) 機器學習是從給定的訓練數據集學的一個模型用於對新示例進行分類,對於決策樹而言,我們希望決策樹的分支節點所包含的樣本盡可能屬於同一類別,即結點的“純度”越高越好,這樣可以避免多次無用的分類。有多種方法來衡量純度,此處介紹信息熵和基尼系數兩種 ...