機器學習-決策樹算法+代碼實現（基於R語言）
分類樹（決策樹）是一種十分常用的分類方法。核心任務是把數據分類到可能的對應類別。 他是一種監管學習，所謂監管學習就是給定一堆樣本，每個樣本都有一組屬性和一個類別，這些類別是事先確定的，通過學習得到一個分類器，這個分類器能夠對新出現的對象給出正確的分類。 決策樹的理解 熵的概念 ...
原文：【機器學習與R語言】4-決策樹
目錄 .決策樹原理 .決策樹應用示例 . 收集數據 . 探索和准備數據 . 訓練模型 . 評估模型性能 . 提高模型性能 通過自適應增強算法 boosting 將懲罰因子分配到不同類型的錯誤上 .決策樹原理 決策樹：樹形結構流程圖 漏斗型 ，模型本身包含一些列邏輯決策。數據分類從根節點開始，根據特征值遍歷樹上的各個決策節點。 幾乎可應用於任何類型的數據建模，且性能不錯。但當數據有大量多層次的名義 ...
2020-09-01 23:14 0 1018 推薦指數：
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