作者|Angel Das 編譯|VK 來源|Towards Data Science 介紹 決策樹分類器是一種有監督的學習模型,在我們關心可解釋性時非常有用。 決策樹通過基於每個層次的多個問題做出決策來分解數據 決策樹是處理分類問題的常用算法之一。 為了更好地理解它,讓我們 ...
一.方法簡介 決策樹是一種基本的分類與回歸方法,這里主要介紹用於分類的決策樹。決策樹模式呈樹形結構,其中每 個內部節點表示一個屬性上的測試,每個分支代表一個測試輸出,每個葉節點代表一個類別。學習時利用 訓練數據,根據損失函數最小化的原則建立決策樹模型 預測時,對新的數據,利用決策樹模型進行分類 二.基本原理 決策樹學習通常包括三個步驟:特征選擇,決策樹的生成和決策樹的剪枝 特征選擇 特征選擇在於 ...
2018-08-23 17:13 0 1989 推薦指數:
作者|Angel Das 編譯|VK 來源|Towards Data Science 介紹 決策樹分類器是一種有監督的學習模型,在我們關心可解釋性時非常有用。 決策樹通過基於每個層次的多個問題做出決策來分解數據 決策樹是處理分類問題的常用算法之一。 為了更好地理解它,讓我們 ...
決策樹 與SVM類似,決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法,它可以執行分類與回歸任務,甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大,即使是一些復雜的問題,也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件,隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...
決策樹分類 決策樹分類歸類於監督學習,能夠根據特征值一層一層的將數據集進行分類。它的有點在於計算復雜度不高,分類出的結果能夠很直觀的呈現,但是也會出現過度匹配的問題。使用ID3算法的決策樹分類第一步需要挑選出一個特征值,能夠將數據集最好的分類,之后遞歸構成分類樹。使用信息增益,來得到最佳 ...
python機器學習-乳腺癌細胞挖掘(博主親自錄制視頻) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...
數據挖掘系列(6)決策樹分類算法 從這篇開始,我將介紹分類問題,主要介紹決策樹算法、朴素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。總共7篇,歡迎關注和交流。 這篇先介紹分類問題的一些基本知識,然后主要講述決策樹算法的原理、實現,最后 ...
決策樹算法是一種歸納分類算法,它通過對 訓練集的學習,挖掘出有用的 規則,用於對 新集進行 預測。在其生成過程中,分割時屬性選擇度量指標是關鍵。通過屬性選擇度量,選擇出最好的將樣本分類的屬性。 å³çæ åç±»ç®æ³æ¦è¿°" width ...
上一篇博客我們看了一個決策樹分類的例子,但是我們沒有深入決策樹分類的內部原理。 這節我們討論的決策樹分類的所有特征的特征值都是離散的,明白了離散特征值如何分類的原理,連續值的也不難理解。 決策樹分類的核心在於確定那一個特征的那一個特征值分類最有效,可能不同的場景,每個人采用的衡量方法也不一樣 ...
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