決策樹-剪枝算法（二）
上一章主要描述了ID3算法的的原理，它是以信息熵為度量，用於決策樹節點的屬性選擇，每次優選信息量最多 的屬性，以構造一顆熵值下降最快的決策樹，到葉子節點處的熵值為0，此時每個葉子節點對應的實例集中的實例屬於同一類。 理想的決策樹有三種： 1.葉子節點數最少 2.葉子加點深度最小 3.葉子節點數最少 ...
原文：決策樹(三)：常見算法及剪枝策略
目錄 主要算法 ID 算法 C . 算法 CART classification and regression 算法 決策樹剪枝 主要算法 ID 算法 核心思路：在決策樹各個結點上應用信息增益准則選擇特征，遞歸地構建決策樹。 具體方法： 從根結點 root node 開始，對結點計算所有可能的特征的信息增益，然后選擇信息增益最大的特征作為結點的特征，並由該特征的不同取值建立子結點 再對子結點遞歸 ...
2020-04-24 11:16 0 1080 推薦指數：
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