决策树ID3和C4.5
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决策树ID3与C4.5 参考极客时间<数据分析实战45讲>17章 决策树的生成 决策树的生成会经历两个阶段:构造和剪枝 构造 构造就是生成一颗完整的决策树.简单来说,构造的 ...
- 机器学习算法 04 —— 决策树(ID3、C4.5、CART，剪枝，特征提取，回归决策树)
文章目录 系列文章 决策树 1 决策树算法简介 2 决策树分类的原理 2.1 信息熵 2.2 决策树划分依据-信息增益(ID3) 2.3 决策树划分依据-信息增益率(C4.5) 2.4 决策树划分依据 ...
- 决策树ID3、C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost
决策树 1.决策树学习算法主要由三部分构成: 特征选择 决策树生成 决策树的剪枝 特征选择 而我们应该基于什么准则来判定一个特征的分类能力呢? 这时候,需要引入一个概念:信息增益.,下面是公式(其中x ...
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决策树是利用可视化的树结构实现数据的分类或回归,现实中分类比如银行根据收入.职业.婚姻状况.年龄等属性了解客户的贷款是否能按期偿还,其分类为"是"或"否",再比 ...
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参考[机器学习]决策树(上)--ID3.C4.5.CART(非常详细) - 阿泽的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 算法的目的都是为了构建决策 ...
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文章目录 一.决策树 1.画法 2.决策树的剪枝 3.挑西瓜决策树 3.1利用信息增益选择最优划分属性 3.2python代码实现 二.sk-learn库对西瓜数据集,分别进行ID3.C4.5和CAR ...
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决策树 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图,是直观的运用统计概率分析的图法.机器学习中决策树是一个预测模型,它表示对象属性和对象值之间的一种映射,树中的每一个节点表示对象属性的判断条件,其分支表示 ...
- 决策树ID3、C4.5这两种算法的特点？为什么使用C4.5要好？
ID3.C4.5这两种算法的特点?为什么使用C4.5要好? 参考:链接 [参考文章] [1]. <机器学习> p73–p79 见附件书本 [2]. C4.5算法详解 https://blo ...
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决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行 ...
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决策树的概念其实不难理解,下面一张图是某女生相亲时用到的决策树: 基本上可以理解为:一堆数据,附带若干属性,每一条记录最后都有一个分类(见或者不见),然后根据每种属性可以进行划分(比如年龄是>3 ...
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