python 數據分析算法（決策樹）
決策樹基於時間的各個判斷條件，由各個節點組成，類似一顆樹從樹的頂端，然后分支，再分支，每個節點由響的因素組成 決策樹有兩個階段，構造和剪枝 構造： 構造的過程就是選擇什么屬性作為節點構造，通常有三種節點 1. 根節點：就是樹的最頂端，最開始那個節點 （選擇哪些屬性作為根節點） 2. 內部 ...
原文：python數據分析算法（決策樹2）CART算法
CART Classification And Regression Tree ,分類回歸樹，，決策樹可以分為ID 算法，C . 算法，和CART算法。ID 算法，C . 算法可以生成二叉樹或者多叉樹，CART只支持二叉樹，既可支持分類樹，又可以作為回歸樹。 分類樹： 基於數據判斷某物或者某人的某種屬性 個人理解 可以處理離散數據，就是有限的數據，輸出樣本的類別 回歸樹： 給定了數據，預測具體事物 ...
2019-03-22 15:55 0 1782 推薦指數：
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。 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 ...
4-Spark高級數據分析-第四章 用決策樹算法預測森林植被
預測是非常困難的，更別提預測未來。 4.1 回歸簡介 隨着現代機器學習和數據科學的出現，我們依舊把從“某些值”預測“另外某個值”的思想稱為回歸。回歸是預測一個數值型數量，比如大小、收入和溫度，而分類則指預測標號或類別，比如判斷郵件是否為“垃圾郵件”，拼圖游戲的圖案 ...
“決策樹”——數據挖掘、數據分析
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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 ...
決策樹算法（python）
決策樹 優點： - 計算復雜度不高，易於理解和解釋，甚至比線性回歸更直觀； - 與人類做決策思考的思維習慣契合； - 模型可以通過樹的形式進行可視化展示； - 可以直接處理非數值型數據，不需要進行啞變量的轉化，甚至可以直接處理含缺失值的數據； - 可以處理不相關特征數據 ...
機器學習--決策樹算法(CART)
CART分類樹算法 特征選擇 我們知道，在ID3算法中我們使用了信息增益來選擇特征，信息增益大的優先選擇。在C4.5算法中，采用了信息增益比來選擇特征，以減少信息增益容易選擇特征值多的特征的問題。但是無論是ID3還是C4.5,都是基於信息論的熵模型的，這里面會涉及大量的對數運算。能不能簡化 ...