R_Studio(決策樹算法)鳶尾花卉數據集Iris是一類多重變量分析的數據集【精】
鳶尾花卉數據集Iris是一類多重變量分析的數據集 通過花萼長度，花萼寬度，花瓣長度，花瓣寬度4個屬性預測鳶尾花卉屬於（Setosa，Versicolour，Virginica）三個種類中的哪一類 針對iris數據集實踐決策樹算法(C4.5、C5.0)，並用交叉矩陣評估 ...
原文：R_Studio(cart算法決策樹)對book3.csv數據用測試集進行測試並評估模型
對book .csv數據集，實現如下功能： 創建訓練集 測試集 用rpart包創建關於類別的cart算法的決策樹 用測試集進行測試，並評估模型 book .csv數據集 Gary.Script 實現過程 數據預處理並創建訓練 測試 集 設定生成隨機數的種子,種子是為了讓結果具有重復性 加載rpart包創建關於類別的cart算法的決策樹 用測試集進行測試 交叉矩陣評估模型 評估模型 預測 的正確率 ...
2018-10-20 14:13 0 808 推薦指數：
相關推薦
決策樹-Cart算法二
。 分類樹的輸出是樣本的類別， 回歸樹的輸出是一個實數。 CART算法有兩步： 決策樹 ...
R_針對churn數據用id3、cart、C4.5和C5.0創建決策樹模型進行判斷哪種模型更合適
data(churn)導入自帶的訓練集churnTrain和測試集churnTest 用id3、cart、C4.5和C5.0創建決策樹模型，並用交叉矩陣評估模型，針對churn數據，哪種模型更合適 決策樹模型 ID3/C4.5/CART算法比較 傳送門 ...
決策樹之 CART
繼上篇文章決策樹之 ID3 與 C4.5，本文繼續討論另一種二分決策樹 Classification And Regression Tree，CART 是 Breiman 等人在 1984 年提出的，是一種應用廣泛的決策樹算法，不同於 ID3 與 C4.5, CART 為一種二分決策樹， 每次 ...
CART決策樹
CART（Classification and Regression tree）分類回歸樹由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone於1984年提出。ID3中根據屬性值分割數據，之后該特征不會再起作用，這種快速切割的方式會影響算法的准確率。CART是一棵二叉樹 ...
決策樹算法原理(CART分類樹)
決策樹算法原理(ID3，C4.5) CART回歸樹 決策樹的剪枝 在決策樹算法原理(ID3，C4.5)中，提到C4.5的不足，比如模型是用較為復雜的熵來度量，使用了相對較為復雜的多叉樹，只能處理分類不能處理回歸。對這些問題，CART(Classification ...
數據挖掘實踐（50）：決策樹計算過程實例（四） CART樹算法分類
來源：https://blog.csdn.net/e15273/article/details/79648502 一 算法步驟 CART假設決策樹是二叉樹，內部結點特征的取值為“是”和“否”，左分支是取值為“是”的分支，右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹等價於遞歸地二分每個特征，將輸入 ...
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 ...