1. 決策樹（Decision Tree）-決策樹原理 2. 決策樹（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比較 1. 前言 決策樹是一種基本的分類和回歸方法。決策樹呈樹形結構 ...

1. 決策樹（Decision Tree）-決策樹原理 2. 決策樹（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比較 1. 前言 上文決策樹（Decision Tree）1-決策樹 ...

　為什么要改進成C4.5算法 原理 　　C4.5算法是在ID3算法上的一種改進，它與ID3算法最大的區別就是特征選擇上有所不同，一個是基於信息增益比，一個是基於信息增益。 　　之所以這 ...

1. 決策樹基本知識 決策樹就是通過一系列規則對數據進行分類的一種算法，可以分為分類樹和回歸樹兩類，分類樹處理離散變量的，回歸樹是處理連續變量。 樣本一般都有很多個特征，有的特征對分類起很大的作用 ...

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納，目的為了清晰闡述算法原理，同時附帶上手代碼實例，便於理解。 目錄 　　 k近鄰（KNN） 　　 決策樹 　　 線性回歸 ...

1. 關於ID3和C4.5的原理介紹這里不贅述，網上到處都是，可以下載講義c9641_c001.pdf或者參考李航的《統計學習方法》. 2. 數據與數據處理 本文采用下面的訓練數據： ...

引言 決策樹(Decision Tree)是機器學習中一種經典的分類與回歸算法。本文主要討論用於分類的決策樹。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，決策樹模型可以認為是if-then規則的集合，也可以 ...

（1）C4.5算法的特點為： 輸入變量（自變量）：為分類型變量或連續型變量。 輸出變量（目標變量）：為分類型變量。 連續變量處理：N等分離散化。 樹分枝類型：多分枝。 分裂指標：信息增益比率 ...

決策樹意義： 分類決策樹模型是表示基於特征對實例進行分類的樹形結構.決策樹可以轉換為一個if_then規則的集合，也可以看作是定義在特征空間划分上的類的條件概率分布. 它着眼於從一組無次序、無規則的 ...

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