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：機器學習算法總結(二)——決策樹（ID3, C4.5, CART）
決策樹是既可以作為分類算法，又可以作為回歸算法，而且在經常被用作為集成算法中的基學習器。決策樹是一種很古老的算法，也是很好理解的一種算法，構建決策樹的過程本質上是一個遞歸的過程，采用if then的規則進行遞歸 可以理解為嵌套的 if else 的條件判斷過程 ，關於遞歸的終止條件有三種情形： 當前節點包含的樣本屬於同一類，則無需划分，該節點作為葉子節點，該節點輸出的類別為樣本的類別 該節點包含 ...
2018-06-26 22:29 0 2275 推薦指數：
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決策樹(上)-ID3、C4.5、CART
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 ...
決策樹模型 ID3/C4.5/CART算法比較
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