本代碼來源自:https://github.com/Erikfather/Decision_tree-python 1.數據集描述 共分為四個屬性特征:年齡段,有工作,有自己的房子,信貸情況; 現根據這四種屬性特征來決定是否給予貸款 為了方便,我對數據集進行如下處理: 在編 ...
視頻版地址B站:從零開始寫代碼 Python ID 決策樹算法分析與實現 嗶哩嗶哩 bilibili 代碼如下: ...
2021-11-06 18:40 0 1732 推薦指數:
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。 決策樹最經典的算法包括:ID3、C4.5以及CART算法,ID3與C4.5算法相似,C4.5在特征選擇時 ...
參考: 統計學習方法》第五章決策樹】 http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 決策樹的python實現 有完整程序 決策樹(ID3、C4.5、CART、隨機森林) 對 決策樹的python實現進行了詳細的介紹 ...
決策樹---ID3算法 決策樹: 以天氣數據庫的訓練數據為例。 Outlook Temperature Humidity Windy PlayGolf? sunny ...
一、決策樹概論 決策樹是根據訓練數據集,按屬性跟類型,構建一棵樹形結構。可以按照這棵樹的結構,對測試數據進行分類。同時決策樹也可以用來處理預測問題(回歸)。 二、決策樹ID3的原理 有多種類型的決策樹,本文介紹的是ID3算法。 首先按照“信息增益”找出最有判別力的屬性,把這個屬性 ...
決策樹ID3原理及R語言python代碼實現(西瓜書) 摘要: 決策樹是機器學習中一種非常常見的分類與回歸方法,可以認為是if-else結構的規則。分類決策樹是由節點和有向邊組成的樹形結構,節點表示特征或者屬性, 而邊表示的是屬性值,邊指向的葉節點為對應的分類。在對樣本的分類過程中,由頂向下 ...
決策樹模型 內部節點表示一個特征或者屬性,葉子結點表示一個類。決策樹工作時,從根節點開始,對實例的每個特征進行測試,根據測試結果,將實例分配到其子節點中,這時的每一個子節點對應着特征的一個取值,如此遞歸的對實例進行測試並分配,直到達到葉節點,最后將實例分配到葉節點 ...
一、決策樹之ID3算法簡述 1976年-1986年,J.R.Quinlan給出ID3算法原型並進行了總結,確定了決策樹學習的理論。這可以看做是決策樹算法的起點。1993,Quinlan將ID3算法改進成C4.5算法,稱為機器學習的十大算法之一。ID3算法的另一個分支是CART ...