機器學習算法( 三、決策樹)
本節使用的算法稱為ID3，另一個決策樹構造算法CART以后講解。 一、概述 我們經常使用決策樹處理分類問題，它的過程類似二十個問題的游戲：參與游戲的一方在腦海里想某個事物，其他參與者向他提出問題，只允許提20個問 題，問題的答案也只能用對或錯回答。問問題的人通過推斷分解，逐步縮小 ...
原文：機器學習--決策樹之回歸樹及剪枝算法
上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法，本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容： CART回歸樹的介紹 二元切分的實現 總方差法划分特征 回歸樹的構建 回歸樹的測試與應用 剪枝算法 一 CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹比較類似，不同的是分類樹最后的決策的結果是離散型的值，回歸樹決策的結果是輸出一個實數。 二 二元切分的實現 CART算法做回歸樹時，只做二元切分 ...
2018-01-23 01:08 1 6806 推薦指數：
相關推薦
機器學習之決策樹算法
下表為是否適合打壘球的決策表，預測E= {天氣=晴，溫度=適中，濕度=正常，風速=弱} 的場合，是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...
就是要你明白機器學習系列--決策樹算法之悲觀剪枝算法(PEP)
前言 在機器學習經典算法中，決策樹算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法還是比如C4.5算法等等，都面臨一個問題，就是通過直接生成的完全決策樹對於訓練樣本來說是“過度擬合”的，說白了是太精確了。由於完全決策樹對訓練樣本的特征描述得“過於精確” ,無法實現對新樣本的合理分析, 所以此 ...
機器學習：基於CART算法的決策樹——分類樹與回歸樹
一、分類樹構建（實際上是一棵遞歸構建的二叉樹，相關的理論就不介紹了） 二、分類樹項目實戰 2.1 數據集獲取（經典的鳶尾花數據集） 描述： Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width ...
機器學習技法-決策樹和CART分類回歸樹構建算法
課程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、決策樹（Decision Tree）、口袋（Bagging），自適應增強（AdaBoost） Bagging和AdaBoost算法再分 ...
機器學習筆記（三）決策樹、線性回歸
一、決策樹與隨機森林 1、信息論基礎 香農：奠定了現代信息論基礎，定義信息的單位比特。 32支球隊，預測世界杯冠軍，不知道任何信息的情況下，使用二分法最少需要猜5次。(log32=5) 5 = - (1/32log1/32 + 1/32log1/32 + ...+ 1/32log1 ...
決策樹-剪枝算法（二）
上一章主要描述了ID3算法的的原理，它是以信息熵為度量，用於決策樹節點的屬性選擇，每次優選信息量最多 的屬性，以構造一顆熵值下降最快的決策樹，到葉子節點處的熵值為0，此時每個葉子節點對應的實例集中的實例屬於同一類。 理想的決策樹有三種： 1.葉子節點數最少 2.葉子加點深度最小 3.葉子節點數最少 ...
決策樹剪枝算法
算法目的：決策樹的剪枝是為了簡化決策樹模型，避免過擬合。 算法基本思路：減去決策樹模型中的一些子樹或者葉結點，並將其根結點作為新的葉結點，從而實現模型的簡化。 模型損失函數 1. 變量預定義：|T|表示樹T的葉節點個數，t表示樹T的葉節點，同時， Nt ...