决策树算法为了避免过拟合和简化决策树模型,提出了剪枝的方法,剪枝分为预剪枝和后剪枝,剪枝的原理如下: 预剪枝:在构造决策树的同时进行剪枝,也就是在节点划分前进行判断。所有决策树的构建方法,都是在无法进一步降低熵的情况下才会停止创建分支的过程,为了避免过拟合,可以设定一个阈值,熵减小的数量小于这个阈值,即使...
剪枝算法的实现方案为计算出所有非叶子节点的\alpha值之后,剪掉值最小的节点得到剪枝后的树,然后重复这种操作。 6.3实验程序 6.3.1手动代码实现+预剪枝 importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 定义节点类classNode:...
1. 决策树的基本概念 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点代表一个特征的测试,每个分支代表测试结果,每个叶节点代表一个类别或回归值。决策树的构建过程可以看作是对特征空间的递归划分,直到满足某个停止条件。 2. 信息增益与基尼指数 在决策树中,节点的分裂方式直接影响树的性能。常用的分裂标准包括信息增益和基...
分类和回归树（简称 CART）是 Leo Breiman 引入的术语，指用来解决分类或回归预测建模问题的决策树算法。它常使用 scikit 生成并实现决策树： sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 和 sklearn.tree.DecisionTreeRegressor 分别构建分类和回归树。CART 模型 CART 模型包括选择输入变量和那些变量上的分割点，直到创建出适当...
算法原理 每次依据不同的特征信息对数据集进行划分,划分的最终结果是一棵树。 该树的每个子树存放一个划分集,而每个叶节点则表示最终分类结果,这样一棵树被称为决策树。 决策树建好之后,带着目标对象按照一定规则遍历这个决策树就能得到最终的分类结果。
算法原理：决策树算法基于特征选择和递归划分的原理工作。它首先选择一个最优特征，根据该特征对数据进行划分，使得划分后的子集在分类性能上尽可能好。然后，算法会对每个子集递归重复这个过程，直到满足停止条件。关键问题：在构建决策树时，最关键的两个问题是特征选择和划分标准。特征选择关乎于如何从众多的特征中选...
本文将从算法原理、实现细节和案例分析三个方面着手,深入探讨CART决策树算法的应用。 一、算法原理 CART决策树算法主要包括建立树、剪枝两个过程。建立树是通过递归的方式,分裂数据集直到所有叶子节点中的数据都属于同一个类别,剪枝则是为了避免过度拟合。在建立树的过程中,我们需要选择合适的特征进行分裂。 在CART算法...
本文先通过一个被经常使用的实例来简单说明决策树学习中ID3算法的基本原理,然后详细介绍ID3算法以及用C语言实现的方法,文章的最后给出ID3算法的完整的C语言代码。 该实例的训练样本数据如表1所示。该训练样例的目标属性是PlayTennis(打网球),即根据各属性类型Outlook(天气)、Temperature(温度)、Humidity(湿度)和Wind(风...
机器学习之决策树学习-ID3算法-原理分析与C语言代码实现.pdf,机器学习之决策树学习-ID3算法-原理分析与C语言代码实现.pdf分享、传播知识是一种美德,欢迎下载本文档。
2-递归生成树节点 08:50 3-整体框架逻辑 05:48 4-熵值计算 10:15 5-数据集切分 07:04 6-完成树模型构建 06:14 7-测试算法效果 04:33 1-树模型可视化展示 08:20 2-决策边界展示分析 10:35 3-树模型预剪枝参数作用 10:49 4-回归树模型 11:16 1-随机森林算法原理 10:19 2-随机森林优势与特征重要...