剪枝決策樹原理與Python實現
目錄 一、決策樹模型 二、選擇划分 2.1 信息熵和信息增益 2.2 增益率 2.3 基尼指數 三、剪枝 3.1 預剪枝 3.2 后剪枝 3.3 剪枝示例 3.4 預剪枝和后剪枝對比 ...
原文：決策樹及其剪枝原理
決策樹可以分成ID C . 和CART。 CART與ID 和C . 相同都由特征選擇，樹的生成，剪枝組成。但ID 和C . 用於分類，CART可用於分類與回歸。 ID 和C . 生成的決策樹可以是多叉的，每個節點下的叉樹由該節點特征的取值種類而定，比如特征年齡分為 青年，中年，老年 ，那么改節點下可分為 叉。而CART為假設決策樹為二叉樹，內部結點特征取值為 是 和 否 。 特征選擇 CART分類 ...
2018-08-03 10:16 0 11293 推薦指數：
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