第5章 決策樹 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。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 ...
以統計學習方法 李航 這本書的例子為基礎 需要注意的地方: 我用的是pycharm python版本是 . graphviz是一個軟件,在pycharm里面下了還得去官網下 下完之后得加入環境變量可能還需要重啟電腦 缺啥庫就安啥庫 那個數據是我自己設置的,手敲的。 貸款申請樣本數據表 ID 年齡 有工作 有自己的房子 信貸情況 類別 青年 否 否 一般 否 青年 否 否 好 否 青年 是 否 好 ...
2019-11-30 12:23 2 484 推薦指數:
第5章 決策樹 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。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 ...
基本模型 簡介:決策樹可以認為是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。 決策樹學習通常包括3個步驟:特征選擇,決策樹生成,剪枝。 決策樹的內部結點表示一個特征或屬性,葉結點表示一個類。 If-then:決策樹 ...
決策樹 決策樹是一種樹形結構,其中每個內部節點表示一個屬性上的判斷,每個分支代表一個判斷結果的輸出,最后每個葉子節點代表一種分類結果。 決策樹學習的三個步驟: 特征選擇 通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼指數最小作為特征選擇的准則。 樹的生成 決策樹的生成 ...
決策樹(ID3、C4.5、CART) 1、決策樹基本介紹 決策樹是一種基本的分類與回歸方法,他既可以是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。 主要有點:可讀性、分類快 本質:從訓練數據集中歸納出一組分類規則 2、 決策樹模型 ...
決策樹模型和學習 決策樹模型 分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由節點(node)和有向邊(directed edge)組成。有向邊有兩種類型:內部節點(internal node)和葉節點(leaf node)。內部節點表示一個特征或屬性, 葉節點表示一個類。 決策樹 ...
/*先把標題給寫了,這樣就能經常提醒自己*/ 決策樹是一種容易理解的分類算法,它可以認為是if-then規則的一個集合。主要的優點是模型具有可讀性,且分類速度較快,不用進行過多的迭代訓練之類。決策樹學習通常包括3個步驟:特征選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪。比較常用到的算法有ID3、C4.5 ...
提升方法 簡述:提升方法(boosting)是一種常用的統計學習方法,應用廣泛且有效。在分類問題中,它通過改變訓練樣本的權重,學習多個分類器,並將這些分類器進行線性組合,提高分類的性能。 本章 (1)介紹boosting方法的思路和代表性的boosting算法AdaBoost (2)通過訓練 ...
決策樹 前言 決策樹是一種基本的分類和回歸算法,書中主要是討論了分類的決策樹。決策樹在每一個結點分支規則是一種if-then規則,即滿足某種條件就繼續搜索左子樹,不符合就去右子樹,看起來是用二叉樹實現對吧,實際的CART決策樹就是二叉樹,等會再介紹。現在先來看看決策樹的理論部分。代碼地址 ...