決策樹分類
決策樹分類 決策樹分類歸類於監督學習，能夠根據特征值一層一層的將數據集進行分類。它的有點在於計算復雜度不高，分類出的結果能夠很直觀的呈現，但是也會出現過度匹配的問題。使用ID3算法的決策樹分類第一步需要挑選出一個特征值，能夠將數據集最好的分類，之后遞歸構成分類樹。使用信息增益，來得到最佳 ...
原文：決策樹（一）決策樹分類
決策樹 與SVM類似，決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法，它可以執行分類與回歸任務，甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大，即使是一些復雜的問題，也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件，隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用決策樹訓練 可視化 以及做預測。然后我們會使用sk learn過一遍CART訓練算法。接着我們會討論如何正則化 ...
2020-02-27 17:08 0 3651 推薦指數：
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