機器學習-CART決策樹
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 ...
原文：機器學習實戰---決策樹CART回歸樹實現
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： 除了概念的不同，CART回歸樹和CART分類樹的建立和預測的區別主要有下面兩點： 對於連續值的處理，我們知道CART分類樹采用的是用基尼系 ...
2020-07-14 22:19 18 1567 推薦指數：
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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 2.1 數據集獲取（經典的鳶尾花數據集） 描述： Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width ...
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1. 簡介 決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型 ...
機器學習--決策樹算法(CART)
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 ...