【機器學習】--決策樹和隨機森林
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 ...
原文：機器學習一（決策樹和隨機森林）
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: 尋找划分數據集的最好特征 根據最好特征划分數據集 for 每個划分的數據集: 創建決策子樹 遞歸 注意算法要采用遞歸的方法 依據選取划分數據集特征的方法，有三種常用方法： ID :信息增益 C . : ...
2018-03-08 21:21 0 1908 推薦指數：
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