決策樹介紹
決策樹（decision tree） 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。它是基於實例特征對實例進行分類的過程，我們可以認為決策樹就是很多if-then的規則集合。 優點：1）訓練生成的模型可讀性強，我們可以很直觀的看出生成模型的構成已經工作方式，因為模型就是由數據屬性和類別 ...
原文：決策樹原理介紹
決策樹 decision tree 是一類常見的機器學習方法，目的是為了產生一棵泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹。 決策樹的生成是一個遞歸的過程。在決策樹的基本算法中，有三種情況會導致遞歸返回： 當前節點包含的樣本全屬於同一類別，無需划分 當前屬性集為空，或是所有樣本在所有屬性上取值相同，無法划分 當前節點包含的樣本集為空，不能划分。 划分選擇 決策樹學習的關鍵在於，在每個分裂節點處如何選 ...
2017-03-30 08:55 0 11020 推薦指數：
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