原文:C4.5,CART,randomforest的實踐

Weka J C . R語言:C . C . data churn treeModel lt C . x churnTrain , , y churnTrain churn treeModel summary treeModel ruleModel lt C . churn ., data churnTrain, rules TRUE ruleModel summary ruleModel J ...

2016-10-10 18:01 2 1164 推薦指數:

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ID3、C4.5CARTRandomForest的原理

決策樹意義: 分類決策樹模型是表示基於特征對實例進行分類的樹形結構.決策樹可以轉換為一個if_then規則的集合,也可以看作是定義在特征空間划分上的類的條件概率分布. 它着眼於從一組無次序、無規則的 ...

Tue Oct 11 05:30:00 CST 2016 0 1819
決策樹(ID3、C4.5CART)

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 ...

Tue Mar 26 03:02:00 CST 2019 0 1064
決策樹(上)-ID3、C4.5CART

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://zhuan ...

Sun Nov 17 04:18:00 CST 2019 0 414
決策樹模型比較:C4.5CART,CHAID,QUEST

(1)C4.5算法的特點為: 輸入變量(自變量):為分類型變量或連續型變量。 輸出變量(目標變量):為分類型變量。 連續變量處理:N等分離散化。 樹分枝類型:多分枝。 分裂指標:信息增益比率gain ratio(分裂后的目標變量取值變異較小,純度高) 前剪枝:葉節點數是否小於某一閾值 ...

Wed Feb 04 21:13:00 CST 2015 0 3814
ID3,C4.5CART三種決策樹的區別

ID3決策樹優先選擇信息增益大的屬性來對樣本進行划分,但是這樣的分裂節點方法有一個很大的缺點,當一個屬性可取值數目較多時,可能在這個屬性對應值下的樣本只有一個或者很少個,此時它的信息增益將很高,ID3會認為這個屬性很適合划分,但實際情況下叫多屬性的取值會使模型的泛化能力較差,所以C4.5不采用 ...

Mon Jul 22 01:00:00 CST 2019 0 422
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,C4.5CART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 ...

Sat Nov 03 20:29:00 CST 2018 0 660
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 ...

Tue Apr 12 04:14:00 CST 2016 4 42056
 
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