一. 決策樹 1. 決策樹： 決策樹算法借助於樹的分支結構實現分類，決策樹在選擇分裂點的時候，總是選擇最好的屬性作為分類屬性，即讓每個分支的記錄的類別盡可能純。 常用的屬性選擇方法有信息增益（Information Gain），增益比例（gain ratio），基尼指數（Gini index ...

，C4.5，CART 樹是最重要的數據結構。 決策樹示意圖： 決策樹最重要的知識點： 決策樹學習采 ...

前言 本文試圖提綱挈領的對決策樹和隨機森林的原理及應用做以分析 決策樹 算法偽代碼 def 創建決策樹: if (數據集中所有樣本分類一致): #或者其他終止條件 創建攜帶類標簽的葉子節點 else: 尋找划分 ...

一、前述 決策樹是一種非線性有監督分類模型，隨機森林是一種非線性有監督分類模型。線性分類模型比如說邏輯回歸，可能會存在不可分問題，但是非線性分類就不存在。二、具體原理 ID3算法 1、相關術語 根節點：最頂層的分類條件葉節點：代表每一個類別號中間節點：中間分類條件分枝：代表每一個條件 ...

歡迎大家前往騰訊雲技術社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 作者：汪毅雄 導語 本文用容易理解的語言和例子來解釋了決策樹三種常見的算法及其優劣、隨機森林的含義，相信能幫助初學者真正地理解相關知識。 決策樹 引言 決策樹，是機器學習中一種非常常見的分類方法，也可以說是 ...

聲明：本文是站在回歸分析角度講的，分類的理解可能跟這有點不一樣。 1.前言 隨機森林也是集成方法的一種，是對Bagging算法的改進。 隨機森林主要有兩步組成： 1）有放回的隨機抽取樣本數據，形成新的樣本集。這部分和Bagging算法一樣 ...

的大數據算法：隨機森林模型+綜合模型 模型組合（比如說有Boosting，Bagging等）與決策樹相關的 ...

本文為senlie原創，轉載請保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 決策樹---------------------------------------------------------------------1.描述：以樹為基礎的方法可以用於回歸 ...