決策樹學習總結
又叫判定樹，是一種基本的分類與回歸方法。 優點：可讀性強，分類速度快，容易轉換成if-then分類規則 通常分為3個步驟：特征（屬性）選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 特征選擇即選擇分裂屬性，又叫屬性選擇度量，把數據划分成較小的分區。 決策樹的生成又叫決策樹學習或者決策樹 ...
原文：樹模型--決策樹學習總結
一 信息論基礎 樹具有天然的分支結構。對於分類問題而言，決策樹的思想是用節點代表樣本集合，通過某些判定條件來對節點內的樣本進行分配，將它們划分到該節點下的子節點，並且要求各個子節點中類別的純度之和應高於該節點中的類別純度，從而起到分類效果。 節點純度反映的是節點樣本標簽的不確定性。當一個節點的純度較低時，說明每種類別都傾向於比較均勻的頻率出現，從而我們比較難在這個節點上得到關於樣本標簽的具體信息， ...
2021-10-14 18:08 0 157 推薦指數：
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