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：ID3、C4.5、CART、RandomForest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 無規則的樣本數據 概念 中推理出決策樹表示形式的分類規則.假設這里的樣本數據應該能夠用 屬性 結論 .決策樹學習旨在構建一個與訓練數據擬合很好，並且復雜度小的一個可以自動對數據進行分類的樹形結構，是樹形結構的知 ...
2016-10-10 21:30 0 1819 推薦指數：
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