决策树是应用统计学里的一种分类方法,其功能是根据实际问题的已知观测数据(样本),总结出一个树型的分类模型,当新的样本需要进行分类时,只要将其输入到该模型,即可简洁的得到分类的结果。因为已知的观测数据中有标签(答案),所以属于机器学习的监督学习。 决策树方法有几种,最典型并常用的是cart决策树,本文重点介绍cart决策树。 cart决策
'''构建二叉决策树 para samples: list, 样本的列表,每样本也是一个列表,样本的最后一项为标签,其它项为特征。 para splitInfo: string, 切分的标准,可取值'infogain'和'gini', 分别表示信息增益和基尼指数。 return: biTree_node, 二叉决策树的根节点。 该函数递归地构建决策树,每次选择一个最佳特征和其值来...
平衡二叉树:AVL树(区别于AVL算法),是一棵二叉排序树,且具有以下性质:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。 满二叉树 完全二叉树 关于二叉树的一些基础算法题,可参考面试+算法之二叉树(Java)。 二叉搜索树 Binary Search Tree,BST,又称为二叉查找树、...
二叉分裂是一种特定的分裂方式,每次只将节点分成两个子节点,形成一个二叉树结构。决策树可以通过二叉分裂的方式构建,其中每次分裂时,将样本数据分成两个互斥的子集。这种分裂方式的优点是结构简单,且在很多实现中效率较高。许多决策树算法(如CART算法)就是基于二叉分裂构建的。这种结构的决策树在每个节点上只能有两个...
动态模糊二叉决策树构造方法
我觉得的是因为它用了基尼系数来度量混乱程度，自然而然就构造了二叉树。第二个问题：ID3为什么不能处理...
摘要: 基于二叉决策树分类技术对河北省大中专毕业生创业状况调查数据进行理性分析, 结果发现: 创业目的、 环境和时机, 政府扶持大学生创业的优惠政策, 对于高职毕业生创业 倾向起到了重要的作用。 针对 职毕业生创业的现状, 提出全面提 个人素质、 正确引导创 ...
基于二叉决策树的装备辅助训练系统设计与实现
python决策树(二叉树、树)的可视化 问题描述 在我学习机器学习实战-决策树部分,欲可视化决策树结构。最终可视化结果: 解决方案 决策树由嵌套字典组成,如: {“no surfacing”: {0: “no”, 1: {“flippers”: {0: “no”, 1: “yes”}}} ...
直接法OAA，OAO平衡二叉决策树法 ➢优点：准确率高➢缺点：训练时间及识别时间长 2研究3内容研究4思创路新之处 直接法OAA，OAO平衡二叉决策树法 ➢优点：准确率高，高训练与识别效率 ➢缺点：构造有效的决策树难，选取合适的核函数难 1课题背景 2研究3内容研究4思创路新之处 ...