決策樹算法原理(ID3，C4.5)
決策樹算法原理(CART分類樹) CART回歸樹 決策樹的剪枝 決策樹可以作為分類算法，也可以作為回歸算法，同時特別適合集成學習比如隨機森林。 1. 決策樹ID3算法的信息論基礎 1970年昆蘭找到了用信息論中的熵來度量決策樹的決策選擇過程，昆蘭把這個算法叫做 ...
原文：決策樹算法小結(二) C4.5原理及代碼實現
上一節 ID 原理及代碼實現 講到的ID 算法存在不足，用信息增益作為特征選擇標准會偏向取值較多的特征，因為特征的取值越多 該特征數據分的更細 即純度更高，不確定性 條件熵越小 H D A 更低，由於 H D 是一定的，因此信息增益更大，所以偏向取值更多的特征。使用信息增益比可以矯正這一問題，信息增益比就是特征選擇的另一准則 C . 。 C . 原理 信息增益比表達式： g R D,A frac ...
2019-08-29 22:29 0 409 推薦指數：
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