決策樹(ID3、C4.5、CART)
ID3決策樹 ID3決策樹分類的根據是樣本集分類前后的信息增益。 假設我們有一個樣本集，里面每個樣本都有自己的分類結果。 而信息熵可以理解為：“樣本集中分類結果的平均不確定性”，俗稱信息的純度。 即熵值越大，不確定性也越大。 不確定性計算公式 假設樣本集中有多種分類 ...
原文：決策樹模型 ID3/C4.5/CART算法比較
決策樹模型在監督學習中非常常見，可用於分類 二分類 多分類 和回歸。雖然將多棵弱決策樹的Bagging Random Forest Boosting等tree ensembel 模型更為常見，但是 完全生長 決策樹因為其簡單直觀，具有很強的解釋性，也有廣泛的應用，而且決策樹是tree ensemble 的基礎，值得好好理解。一般而言一棵 完全生長 的決策樹包含，特征選擇 決策樹構建 剪枝三個過程 ...
2016-04-11 20:14 4 42056 推薦指數：
相關推薦
決策樹(上)-ID3、C4.5、CART
參考資料(要是對於本文的理解不夠透徹，必須將以下博客認知閱讀，方可全面了解決策樹)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...
2. 決策樹（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比較
1. 決策樹（Decision Tree）-決策樹原理 2. 決策樹（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比較 1. 前言 上文決策樹（Decision Tree）1-決策樹原理介紹了決策樹原理和算法，並且涉及了ID3，C4.5，CART3個決策樹算法。現在大部分都是 ...
機器學習總結（八）決策樹ID3，C4.5算法，CART算法
本文主要總結決策樹中的ID3,C4.5和CART算法，各種算法的特點，並對比了各種算法的不同點。 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。在分類問題中，是基於特征對實例進行分類。既可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間和類空間上的條件概率分布。 決策樹模型：決策樹由結點 ...
機器學習算法總結(二)——決策樹（ID3, C4.5, CART）
決策樹是既可以作為分類算法，又可以作為回歸算法，而且在經常被用作為集成算法中的基學習器。決策樹是一種很古老的算法，也是很好理解的一種算法，構建決策樹的過程本質上是一個遞歸的過程，采用if-then的規則進行遞歸（可以理解為嵌套的 if - else 的條件判斷過程），關於遞歸的終止條件有三種 ...
決策樹之特征選擇算法（ID3、C4.5、CART）
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } b ...
決策樹算法原理(ID3，C4.5)
決策樹算法原理(CART分類樹) CART回歸樹 決策樹的剪枝 決策樹可以作為分類算法，也可以作為回歸算法，同時特別適合集成學習比如隨機森林。 1. 決策樹ID3算法的信息論基礎 1970年昆蘭找到了用信息論中的熵來度量決策樹的決策選擇過程，昆蘭把這個算法叫做 ...
【機器學習速成寶典】模型篇06決策樹【ID3、C4.5、CART】（Python版）
目錄 什么是決策樹(Decision Tree) 特征選擇 使用ID3算法生成決策樹 使用C4.5算法生成決策樹 使用CART算法生成決策樹 預剪枝和后剪枝 應用：遇到連續與缺失值怎么辦？ 多變量決策樹 Python代碼(sklearn庫 ...