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,C4.5和CART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 ...
原文：【機器學習速成寶典】模型篇06決策樹【ID3、C4.5、CART】（Python版）
目錄 什么是決策樹 Decision Tree 特征選擇 使用ID 算法生成決策樹 使用C . 算法生成決策樹 使用CART算法生成決策樹 預剪枝和后剪枝 應用：遇到連續與缺失值怎么辦 多變量決策樹 Python代碼 sklearn庫 什么是決策樹 Decision Tree 引例 現有訓練集如下，請訓練一個決策樹模型，對未來的西瓜的優劣做預測。 先不談建立決策樹模型的算法，我們先看一下基於 信息 ...
2017-11-29 10:10 0 6070 推薦指數：
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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://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...
機器學習--決策樹算法(ID3 C4.5)
在生活中，“樹”這一模型有很廣泛的應用，事實證明，它在機器學習分類和回歸領域也有着深刻而廣泛的影響。在決策分析中，決策樹可以明確直觀的展現出決策結果和決策過程。如名所示，它使用樹狀決策模型。它不僅僅是在數據挖掘中用戶獲取特定目標解的策略，同時也被廣泛的應用於機器學習。 如何使用樹來表示算法 ...
【Spark機器學習速成寶典】模型篇05決策樹【Decision Tree】（Python版）
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