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 ...
原文：決策樹 - 可能是CART公式最嚴謹的介紹
目錄 決策樹算法 ID 算法 缺陷 C . 改進 純度 度量指標：信息增益率 離散化處理 不完整數據處理 CART 分類與回歸樹，二叉 度量指標 回歸樹 分類樹 二值化處理 不完整數據處理 CART生成算法 CART剪枝 決策樹優缺點 參考文獻 決策樹算法 決策樹模型的核心： .由節點與有向邊組成 .節點分為內部節點和葉子節點 .內部節點表示一個特征，葉子節點表示一個類 每個內部特征表示一個特征 ...
2019-03-25 11:08 0 1269 推薦指數：
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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 ...
決策樹系列（五）——CART
CART，又名分類回歸樹，是在ID3的基礎上進行優化的決策樹，學習CART記住以下幾個關鍵點： （1）CART既能是分類樹，又能是分類樹； （2）當CART是分類樹時，采用GINI值作為節點分裂的依據；當CART是回歸樹時，采用樣本的最小方差作為節點分裂的依據； （3）CART是一棵二叉樹 ...
理解CART決策樹
CART算法 原理 CART全稱為Classification and Regression Tree。 回歸樹 相比ID3，CART遍歷所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分數據子集，也就是每個節點都只會分裂2個分支。接着計算數據子集的總方差來度量數據子集的混亂程度，總方差越小 ...
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決策樹--CART樹詳解
； 如果是回歸樹，選擇能夠最小化兩個節點樣本方差的分裂屬性。CART跟其他決策樹算法一樣，需要進行剪枝 ...
機器學習-CART決策樹
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決策樹介紹
決策樹（decision tree） 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。它是基於實例特征對實例進行分類的過程，我們可以認為決策樹就是很多if-then的規則集合。 優點：1）訓練生成的模型可讀性強，我們可以很直觀的看出生成模型的構成已經工作方式，因為模型就是由數據屬性和類別 ...