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 ...
原文：決策樹-C4.5算法（三）
在上述兩篇的文章中主要講述了決策樹的基礎，但是在實際的應用中經常用到C . 算法，C . 算法是以ID 算法為基礎，他在ID 算法上做了如下的改進： 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足，公式為GainRatio A 在樹構造過程中進行剪枝 能夠完成對連續屬性的離散化處理 能夠對不完整數據進行處理。 C . 算法與其它分類算法如統計方法 神經網絡等比較起來有 ...
2016-08-20 21:10 0 3272 推薦指數：
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參考博客： http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang （ID3） https://www.jianshu.com/p/8eaeab891341 （C4.5） 決策樹是一種逼近離散值目標函數的方法，學習到的函數被表示為一棵決策樹 根節點包含 ...
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