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 ...
決策樹原理 . 定義分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由結點和有向邊組成。結點有兩種類型:內部節點和葉節點,內部節點表示一個特征或屬性,葉節點表示一個類。 舉一個通俗的栗子,各位立志於脫單的單身男女在找對象的時候就已經完完全全使用了決策樹的思想。假設一位母親在給女兒介紹對象時,有這么一段對話: 這個女生的決策過程就是典型的分類決策樹。相當於對年齡 外貌 收入和是否公務員等特 ...
2017-07-24 21:52 0 2200 推薦指數:
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 ...
決策樹ID3原理及R語言python代碼實現(西瓜書) 摘要: 決策樹是機器學習中一種非常常見的分類與回歸方法,可以認為是if-else結構的規則。分類決策樹是由節點和有向邊組成的樹形結構,節點表示特征或者屬性, 而邊表示的是屬性值,邊指向的葉節點為對應的分類。在對樣本的分類過程中,由頂向下 ...
決策樹之系列一ID3原理與代碼實現 ...
決策樹的分類過程和人的決策過程比較相似,就是先挑“權重”最大的那個考慮,然后再往下細分。比如你去看醫生,症狀是流鼻涕,咳嗽等,那么醫生就會根據你的流鼻涕這個權重最大的症狀先認為你是感冒,接着再根據你咳嗽等症狀細分你是否為病毒性感冒等等。決策樹的過程其實也是基於極大似然估計。那么我們用一個什么標准 ...
。 決策樹最經典的算法包括:ID3、C4.5以及CART算法,ID3與C4.5算法相似,C4.5在特征選擇時 ...
參考: 統計學習方法》第五章決策樹】 http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 決策樹的python實現 有完整程序 決策樹(ID3、C4.5、CART、隨機森林) 對 決策樹的python實現進行了詳細的介紹 ...
本文將詳細介紹ID3算法,其也是最經典的決策樹分類算法。 1、ID3算法簡介及基本原理 ID3算法基於信息熵來選擇最佳的測試屬性,它選擇當前樣本集中具有最大信息增益值的屬性作為測試屬性;樣本集的划分則依據測試屬性的取值進行,測試屬性有多少個不同的取值就將樣本集划分為多少個子樣本集,同時決策樹 ...
本代碼來源自:https://github.com/Erikfather/Decision_tree-python 1.數據集描述 共分為四個屬性特征:年齡段,有工作,有自己的房子,信貸情況; ...