『原創』機器學習算法的R語言實現（二）：決策樹算法
1、介紹 決策樹（decision tree）是一種有監督的機器學習算法，是一個分類算法。在給定訓練集的條件下，生成一個自頂而下的決策樹，樹的根為起點，樹的葉子為樣本的分類，從根到葉子的路徑就是一個樣本進行分類的過程。 下圖為一個決策樹 ...
原文：機器學習-決策樹算法+代碼實現（基於R語言）
分類樹 決策樹 是一種十分常用的分類方法。核心任務是把數據分類到可能的對應類別。 他是一種監管學習，所謂監管學習就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。 決策樹的理解 熵的概念對理解決策樹很重要 決策樹做判斷不是百分之百正確，它只是基於不確定性做最優判斷。 熵就是用來描述不確定性的。 案例：找出共享 ...
2019-06-07 12:42 0 2112 推薦指數：
相關推薦
機器學習算法及代碼實現–決策樹
機器學習算法及代碼實現–決策樹 1、決策樹 決策樹算法的核心在於決策樹的構建，每次選擇讓整體數據香農熵（描述數據的混亂程度）減小最多的特征，使用其特征值對數據進行划分，每次消耗一個特征，不斷迭代分類，直到所有特征消耗完（選擇剩下數據中出現次數最多的類別作為這堆數據的類別 ...
【機器學習與R語言】4-決策樹
目錄 1.決策樹原理 2.決策樹應用示例 2.1）收集數據 2.2）探索和准備數據 2.3）訓練模型 2.4）評估模型性能 2.5）提高模型性能 通過自適應增強算法（boosting ...
機器學習之決策樹算法
下表為是否適合打壘球的決策表，預測E= {天氣=晴，溫度=適中，濕度=正常，風速=弱} 的場合，是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...
機器學習算法( 三、決策樹)
本節使用的算法稱為ID3，另一個決策樹構造算法CART以后講解。 一、概述 我們經常使用決策樹處理分類問題，它的過程類似二十個問題的游戲：參與游戲的一方在腦海里想某個事物，其他參與者向他提出問題，只允許提20個問 題，問題的答案也只能用對或錯回答。問問題的人通過推斷分解，逐步縮小 ...
機器學習之決策樹三-CART原理與代碼實現
決策樹系列三—CART原理與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https ...
機器學習--決策樹之回歸樹及剪枝算法
上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法，本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容： 1、CART回歸樹的介紹 2、二元切分的實現 3、總方差法划分特征 4、回歸樹的構建 5、回歸樹的測試與應用 6、剪枝算法 一、CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹 ...
機器學習實踐之決策樹算法學習
）。 本文根據最近學習機器學習書籍 網絡文章的情況,特將一些學習思路做了歸納整理,詳情如下.如有不當之處,請各 ...