原文:決策樹算法原理(CART分類樹)

決策樹算法原理 ID ,C . CART回歸樹 決策樹的剪枝 在決策樹算法原理 ID ,C . 中,提到C . 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 And Regression Tree 做了改進,可以處理分類,也可以處理回歸。 . CART分類樹算法的最優特征選擇方法 ID 中使用了信息 ...

2019-03-20 14:52 4 29782 推薦指數:

查看詳情

決策樹-Cart算法

分類的輸出是樣本的類別, 回歸的輸出是一個實數。 CART算法有兩步: 決策樹 ...

Wed Nov 08 18:40:00 CST 2017 0 3237
CART決策樹

CART(Classification and Regression tree)分類回歸由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 ...

Wed Sep 19 01:06:00 CST 2018 0 801
決策樹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 ...

Thu Jul 07 00:30:00 CST 2016 0 21920
機器學習:基於CART算法決策樹——分類與回歸

一、分類構建(實際上是一棵遞歸構建的二叉樹,相關的理論就不介紹了) 二、分類項目實戰 2.1 數據集獲取(經典的鳶尾花數據集) 描述: Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width ...

Tue Jun 30 19:06:00 CST 2020 0 561
決策樹分類原理

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 ...

Mon Oct 17 23:53:00 CST 2016 0 2175
決策樹分類算法

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 ...

Wed Oct 23 17:12:00 CST 2019 0 1537
決策樹分類算法

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原理、實現,最后 ...

Wed Aug 21 01:15:00 CST 2013 0 3597
機器學習技法-決策樹CART分類回歸構建算法

課程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一、決策樹(Decision Tree)、口袋(Bagging),自適應增強(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法分類 ...

Tue Apr 05 04:28:00 CST 2016 0 7359
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM