基尼不纯度或其他不纯度指标:代表当前数据子集的不纯度。在构建树的过程中,这个指标用于判断是否应该继续划分当前节点。 其他可选信息:如节点深度、父节点引用、数据点的数量等。 这些数据允许决策树在训练过程中进行递归分割,以及在预测过程中导航通过树结构。 好了,实现代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ...
特征选择:决策树生成属于NPC问题,采用启发式算法(贪心算法),每次生成节点时采用选择分类效果最佳的特征。 连续特征值处理:对于连续性特征,我们采用二分法,即寻找分类效果最优的切分点对其划分。 3.2 ID3、C4.5和CART分类算法 3.3 剪枝算法-预剪枝和后剪枝 决策树在生成过程中,考虑了所有数据,容易产生过拟合 ,因此需要...
一文看懂随机森林——机器学习十大算法! | ✅ 随机森林是一种监督式学习算法,适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘,计算机视觉,自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。随机森林的一个重要特点是它可以减少决策树由于过度拟合数据而导致的过拟合,从而提高模型的性能。