決策樹算法原理(ID3，C4.5)
決策樹算法原理(CART分類樹) CART回歸樹 決策樹的剪枝 決策樹可以作為分類算法，也可以作為回歸算法，同時特別適合集成學習比如隨機森林。 1. 決策樹ID3算法的信息論基礎 1970年昆蘭找到了用信息論中的熵來度量決策樹的決策選擇過程，昆蘭把這個算法叫做 ...
原文：編程實現基於信息熵進行划分選擇的決策樹算法(ID3，C4.5)
.題目理解 編程實現基於信息熵進行划分選擇的決策樹算法 包括ID ，C . 兩種算法 ，並為表 . 中的數據生成一棵決策樹。 .算法原理 . 信息熵 度量樣本集合純度最常用的一種指標, 信息熵的值越小，則樣本集合D的純度越高。 . 信息增益 ID 中使用 假定離散屬性 有V個可能的取值 a , ,av ，若使用 來對樣本集D進行划分，則會產生V個分支結點，其中第v個分支結點包含了D中所有在屬性 ...
2022-03-03 11:37 0 1615 推薦指數：
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參考資料(要是對於本文的理解不夠透徹，必須將以下博客認知閱讀，方可全面了解決策樹)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...
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