決策樹學習筆記（Decision Tree）
什么是決策樹？ 決策樹是一種基本的分類與回歸方法。其主要有點事模型具有可得性，分類速度快。學習時，利用訓練數據，根據損失函數最小化原則建立決策樹模型；預測時，對新數據，利用決策樹模型進行分類。 決策樹學習通常包含以下三個步驟： 選擇特征 決策樹生成 剪枝 ...
原文：[ML學習筆記] 決策樹與隨機森林（Decision Tree&Random Forest）
ML學習筆記 決策樹與隨機森林 Decision Tree amp Random Forest 決策樹 決策樹算法以樹狀結構表示數據分類的結果。每個決策點實現一個具有離散輸出的測試函數，記為分支。 一棵決策樹的組成：根節點 非葉子節點 決策點 葉子節點 分支 算法分為兩個步驟： . 訓練階段 建模 . 分類階段 應用 熵的概念 設用P X 代表X發生的概率，H X 代表X發生的不確定性，則有：P ...
2018-10-22 15:54 0 1811 推薦指數：
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