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 ...
原文：機器學習回顧篇（8）：CART決策樹算法
注：本系列所有博客將持續更新並發布在github和gitee上，您可以通過github gitee下載本系列所有文章筆記文件。 引言 上一篇博客中介紹了ID 和C . 兩種決策樹算法，這兩種決策樹都只能用於分類問題，而本文要說的CART classification and regression tree 決策樹不僅能用於分類問題，也能用於回歸問題。 與ID 算法和C . 算法相比，CART 還有 ...
2019-11-01 07:53 0 381 推薦指數：
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