決策樹(ID3、C4.5、CART)
ID3決策樹 ID3決策樹分類的根據是樣本集分類前后的信息增益。 假設我們有一個樣本集，里面每個樣本都有自己的分類結果。 而信息熵可以理解為：“樣本集中分類結果的平均不確定性”，俗稱信息的純度。 即熵值越大，不確定性也越大。 不確定性計算公式 假設樣本集中有多種分類 ...
原文：決策樹分類回歸，ID3，c4.5，CART，及其Python代碼
決策樹模型 內部節點表示一個特征或者屬性，葉子結點表示一個類。決策樹工作時，從根節點開始，對實例的每個特征進行測試，根據測試結果，將實例分配到其子節點中，這時的每一個子節點對應着特征的一個取值，如此遞歸的對實例進行測試並分配，直到達到葉節點，最后將實例分配到葉節點所對應的類中。 決策樹具有一個重要的性質：互斥並且完備。每一個實例都被一條路徑或一條規則所覆蓋，而且只被一條路徑或一條規則所覆蓋，這里 ...
2020-02-06 23:40 0 777 推薦指數：
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參考資料(要是對於本文的理解不夠透徹，必須將以下博客認知閱讀，方可全面了解決策樹)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...
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