机器学习中的不平衡分类方法(part5)--决策树与随机森林

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文章目录

决策树与随机森林
- 基本流程
- - 决策树定义及结构
  - 决策树学习步骤
- 划分选择
- - 信息增益
  - 增益率
  - 基尼基数
  - 剪枝处理
- 随机森林

决策树与随机森林

决策树(decision tree)是常用的机器学习与数据挖掘方法，它代表的是对象属性与对象
值之间的一种映射关系，可以用于分析数据和预测，其主流算法包括ID3算法、C4.5算法、CART算法。

基本流程

决策树定义及结构

决策树又称为判定树，是一种基于实例的基本分类与回归方法，从一组无次序、无规则的事例中推理出以树为表示形式的分类规则，形成分类器和预测模型。

决策树由结点和有向边构成。结点包括

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