課程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一、決策樹(Decision Tree)、口袋(Bagging),自適應增強(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法再分類 ...
一 分類樹構建 實際上是一棵遞歸構建的二叉樹,相關的理論就不介紹了 二 分類樹項目實戰 . 數據集獲取 經典的鳶尾花數據集 描述: Attribute Information: . sepal length in cm . sepal width in cm . petal length in cm . petal width in cm . class: Iris Setosa Iris Ver ...
2020-06-30 11:06 0 561 推薦指數:
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機器學習領域的決策樹,但卻是第一個有着復雜的統計學和概率論理論保證的決策樹(這些話太學術了,引自參考文 ...
CART分類樹算法 特征選擇 我們知道,在ID3算法中我們使用了信息增益來選擇特征,信息增益大的優先選擇。在C4.5算法中,采用了信息增益比來選擇特征,以減少信息增益容易選擇特征值多的特征的問題。但是無論是ID3還是C4.5,都是基於信息論的熵模型的,這里面會涉及大量的對數運算。能不能簡化 ...
注:本系列所有博客將持續更新並發布在github和gitee上,您可以通過github、gitee下載本系列所有文章筆記文件。 1 引言 上一篇博客中介紹了ID3和C4.5兩種決策樹算法,這兩種決策樹都只能用於分類問題,而本文要說的CART(classification ...
上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法,本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容: 1、CART回歸樹的介紹 2、二元切分的實現 3、總方差法划分特征 4、回歸樹的構建 5、回歸樹的測試與應用 6、剪枝算法 一、CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹 ...
機器學習實戰---決策樹CART簡介及分類樹實現 一:對比分類樹 CART回歸樹和CART分類樹的建立算法大部分是類似的,所以這里我們只討論CART回歸樹和CART分類樹的建立算法不同的地方。首先,我們要明白,什么是回歸樹,什么是分類樹。 兩者的區別在於樣本輸出: 除了概念 ...
https://blog.csdn.net/weixin_43383558/article/details/84303339?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0. ...
1、決策樹算法 決策樹用樹形結構對樣本的屬性進行分類,是最直觀的分類算法,而且也可以用於回歸。不過對於一些特殊的邏輯分類會有困難。典型的如異或(XOR)邏輯,決策樹並不擅長解決此類問題。 決策樹的構建不是唯一的,遺憾的是最優決策樹的構建屬於NP問題。因此如何構建一棵好的決策樹是研究的重點 ...