決策樹的剪枝，分類回歸樹CART
決策樹的剪枝 決策樹為什么要剪枝？原因就是避免決策樹“過擬合”樣本。前面的算法生成的決策樹非常的詳細而龐大，每個屬性都被詳細地加以考慮，決策樹的樹葉節點所覆蓋的訓練樣本都是“純”的。因此用這個決策樹來對訓練樣本進行分類的話，你會發現對於訓練樣本而言，這個樹表現堪稱完美，它可以100%完美正確 ...
原文：CART決策樹（分類回歸樹）分析及應用建模
一 CART決策樹模型概述 Classification And Regression Trees 決策樹是使用類似於一棵樹的結構來表示類的划分，樹的構建可以看成是變量 屬性 選擇的過程，內部節點表示樹選擇那幾個變量 屬性 作為划分，每棵樹的葉節點表示為一個類的標號，樹的最頂層為根節點。 決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。它提供一種在什么條件下會得到什么值的類似規則的方法。 決策樹算法屬 ...
2016-12-13 18:01 1 31212 推薦指數：
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