來源:https://blog.csdn.net/u010002184/article/details/86665293 題目: ...
來源:https: blog.csdn.net e article details 一 算法步驟 CART假設決策樹是二叉樹,內部結點特征的取值為 是 和 否 ,左分支是取值為 是 的分支,右分支是取值為 否 的分支。這樣的決策樹等價於遞歸地二分每個特征,將輸入空間即特征空間划分為有限個單元,並在這些單元上確定預測的概率分布,也就是在輸入給定的條件下輸出的條件概率分布。 CART算法由以下兩步組成 ...
2021-06-04 21:40 0 216 推薦指數:
來源:https://blog.csdn.net/u010002184/article/details/86665293 題目: ...
來源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76709712 0 簡介 CART剪枝算法從"完全生長"的決策樹的底端剪去一些子樹,使決策樹變小(模型變簡單),從而能夠對未知數據有更准確的預測。 分兩步: 1.從生產算法產生的整體的樹 的最底端開始不斷剪枝 ...
決策樹(Decision tree) 決策樹是以實例為基礎的歸納學習算法。 它從一組無次序、無規則的元組中推理出決策樹表示形式的分類規則。它采用自頂向下的遞歸方式,在決策樹的內部結點進行屬性值的比較,並根據不同的屬性值從 該結點向下分支,葉結點是要學習划分的類。從根 ...
決策樹分類是數據挖掘中分類分析的一種算法。顧名思義,決策樹是基於“樹”結構來進行決策的,是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。例如下圖一個簡單的判別買不買電腦的決策樹: 下圖是一個測試數據集,我們以此數據集為例,來看下如何生成 ...
從這篇開始,我將介紹分類問題,主要介紹決策樹算法、朴素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。總共7篇,歡迎關注和交流。 這篇先介紹分類問題的一些基本知識,然后主要講述決策樹算法的原理、實現,最后利用決策樹算法做一個泰坦尼克號船員 ...
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是機器學習專題的第23篇文章,我們今天分享的內容是十大數據挖掘算法之一的CART算法。 CART算法全稱是Classification and regression tree,也就是分類回歸樹的意思。和之前介紹的ID3 ...
概念 決策樹(Decision Tree):它通過對訓練樣本的學習,並建立分類規則,然后依據分類,對新樣本數據進行分類預測,屬於有監督學習 優點:決策樹易於理解和實現,決策樹可處理數值型和非數值型數據 步驟 導入數據,確定虛擬變量的列,然后遍歷這些列,將這些類的數據轉換為分類 ...
貝葉斯定理(Bayes Theorem) 朴素貝葉斯分類(Naive Bayes Classifier) 貝葉斯分類算法(NB),是統計學的一種分類方法,它是利用貝葉斯定理的概率統計知識,對離散型數據進行分類的算法。 朴素貝葉斯的思想基礎是這樣的:對於給出的待分類項,求解在此項出現 ...