的結果。 在這里，有必要解釋一下，為什么決策樹的學習過程變成了三個步驟：特征選擇、決策樹生成和剪枝。而不是像LR或 ...

一、決策樹 決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法，本篇主要討論用於分類的決策樹。 1.決策樹模型 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（node）和有向邊（directed edge）組成。結點有兩種類型：內部結點（internal ...

一.決策樹 決策樹原理 : 通過對一系列問題進行if/else的推導,最終實現決策. 1.決策樹的構建 ############################# 決策樹的構建 ####################################### #導入numpy ...

首先，在了解樹模型之前，自然想到樹模型和線性模型有什么區別呢？其中最重要的是，樹形模型是一個一個特征進行處理，之前線性模型是所有特征給予權重相加得到一個新的值。決策樹與邏輯回歸的分類區別也在於此，邏輯回歸是將所有特征變換為概率后，通過大於某一概率閾值的划分為一類，小於某一概率閾值的為另一類 ...

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 ...

目錄 特征選擇 信息的度量和作用 信息增益 信息增益的計算 常見決策樹使用的算法 sklearn決策樹API 泰坦尼克號案例 決策樹的優缺點以及改進 集成學習方法-隨機森林 學習算法 ...