決策樹(ID3、C4.5、CART)
ID3決策樹 ID3決策樹分類的根據是樣本集分類前后的信息增益。 假設我們有一個樣本集，里面每個樣本都有自己的分類結果。 而信息熵可以理解為：“樣本集中分類結果的平均不確定性”，俗稱信息的純度。 即熵值越大，不確定性也越大。 不確定性計算公式 假設樣本集中有多種分類 ...
原文：2. 決策樹（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比較
. 決策樹 Decision Tree 決策樹原理 . 決策樹 Decision Tree ID C . CART比較 . 前言 上文決策樹 Decision Tree 決策樹原理介紹了決策樹原理和算法，並且涉及了ID ，C . ，CART 個決策樹算法。現在大部分都是用CART的分類樹和回歸樹，這三個決策樹算法是一個改進和補充的過程，比較它們之間的關系與區別，能夠更好的理解決策時算法。 . I ...
2018-10-10 20:38 0 5350 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 ...
用於分類的決策樹(Decision Tree)-ID3 C4.5
決策樹（Decision Tree）是一種基本的分類與回歸方法（ID3、C4.5和基於 Gini 的 CART 可用於分類，CART還可用於回歸）。決策樹在分類過程中,表示的是基於特征對實例進行划分，將其歸到不同的類別。決策樹的主要優點是模型可讀、易於理解、分類速度快、建模與預測速度快。本文主要 ...
決策樹模型 ID3/C4.5/CART算法比較
決策樹模型在監督學習中非常常見，可用於分類（二分類、多分類）和回歸。雖然將多棵弱決策樹的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更為常見，但是“完全生長”決策樹因為其簡單直觀，具有很強的解釋性，也有廣泛的應用，而且決策樹是tree ...
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 ...
ID3,C4.5和CART三種決策樹的區別
ID3決策樹優先選擇信息增益大的屬性來對樣本進行划分,但是這樣的分裂節點方法有一個很大的缺點,當一個屬性可取值數目較多時,可能在這個屬性對應值下的樣本只有一個或者很少個,此時它的信息增益將很高,ID3會認為這個屬性很適合划分,但實際情況下叫多屬性的取值會使模型的泛化能力較差,所以C4.5不采用 ...
機器學習算法總結(二)——決策樹（ID3, C4.5, CART）
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