分類算法之決策樹(Decision tree)
3.1、摘要 在前面兩篇文章中，分別介紹和討論了朴素貝葉斯分類與貝葉斯網絡兩種分類算法。這兩種算法都以貝葉斯定理為基礎，可以對分類及決策問題進行概率推斷。在這一篇文章中，將討論另一種被廣泛使用的分類算法——決策樹（decision tree）。相比貝葉斯算法，決策樹 ...
原文：【分類算法】決策樹（Decision Tree）
注：本篇博文是對 統計學習方法 中決策樹一章的歸納總結，下列的一些文字和圖例均引自此書 決策樹 decision tree 屬於分類 回歸方法。其具有可讀性 可解釋性 分類速度快等優點。決策樹學習包含 個步驟：特征選擇 決策樹生成 決策樹修剪 剪枝 。 決策樹問題 . 問題描述 假設訓練集為 D x ,y , x ,y , cdots , x N,y N , 其中 x i x i ,x i , ...
2019-10-27 15:04 0 359 推薦指數：
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Decision tree(決策樹)算法初探
1. 算法概述 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。決策樹模型呈樹形結構(二分類思想的算法模型往往都是樹形結構) 0x1：決策樹模型的不同角度理解 在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程，它可以被看作是if-then的規則集合；也可以被認為是定義在特征空間 ...
決策樹（decision tree）
◆版權聲明：本文出自胖喵~的博客，轉載必須注明出處。 轉載請注明出處：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/10088976.html 前言 之前在測試建模分析中講過決策樹的概念，這里要說的機器學習的決策樹在構建上和最終目的與之前的決策樹是有一些 ...
決策樹（decision tree）
決策樹 ID3，C4.5，CART，決策樹的生成，剪枝。 一、概述 決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法（這里是分類的決策樹）。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程。它可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是 ...
決策樹（Decision Tree）
0 通俗的理解 對於一個根據特征向量來對樣本進行分類的問題，首先挑出一個最有價值的特征，對該特征進行提問，如樣本顏色是什么；然后根據得到的不同回答，如紅色、藍色等，將數據集划分成子集，對每個子集重復上述操作，也就是說總是在剩下的特征集合里面找一個對最終分類任務最有用的特征 ...
決策樹——Decision Tree
前言 生活中有很多利用決策樹的例子。西瓜書上給的例子是西瓜問題（講到這突然想到書中不少西瓜的例子，難道這就是它西瓜封面的由來？）\。大致意思是，已經有一堆已知好瓜壞瓜的西瓜，每次挑取西瓜的一條屬性，將西瓜進行分類。然后在分類的西瓜中，繼續挑取下一條屬性進行更加細致的划分，直到所有的屬性被用完 ...
決策樹（decision tree）
決策樹是一種基本的分類和回歸方法。本章主要討論用於分類的決策樹，決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程，它可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。其主要優點是模型具有可讀性，分類速度快。學習時，利用訓練數據，根據損失函數 ...
決策樹（decision tree）
決策樹是一種常見的機器學習模型。形象地說，決策樹對應着我們直觀上做決策的過程：經由一系列判斷，得到最終決策。由此，我們引出決策樹模型。 一、決策樹的基本流程 決策樹的跟節點包含全部樣例，葉節點則對應決策結果。其它每個節點則對應一個屬性測試，每個節點包含的樣本集合根據屬性測試結果被划分 ...