用於分類的決策樹(Decision Tree)-ID3 C4.5
決策樹（Decision Tree）是一種基本的分類與回歸方法（ID3、C4.5和基於 Gini 的 CART 可用於分類，CART還可用於回歸）。決策樹在分類過程中,表示的是基於特征對實例進行划分，將其歸到不同的類別。決策樹的主要優點是模型可讀、易於理解、分類速度快、建模與預測速度快。本文主要 ...
原文：決策樹(Decision Tree)&ID3
決策樹 Decision Tree 本文學習內容來自西瓜書和機器學習導論。 什么是決策樹 目的：產生一棵泛化能力強的決策樹。泛化能力強指對非訓練集的樣本進行預測時仍能保持較高的准確性。 思想：分治 divide and conquer 算法 x ,y 表示第一個樣本， x 為該樣本在各個屬性中值的集合 x ,x ...x n ， y 指該樣本的類別 好瓜or壞瓜 。 圖中算法為遞歸算法，共有三處可 ...
2020-01-01 20:58 0 310 推薦指數：
相關推薦
2. 決策樹（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比較
1. 決策樹（Decision Tree）-決策樹原理 2. 決策樹（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比較 1. 前言 上文決策樹（Decision Tree）1-決策樹原理介紹了決策樹原理和算法，並且涉及了ID3，C4.5，CART3個決策樹算法。現在大部分都是 ...
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 ...
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 ...