● 信息增益(Information Gain):选择某一特征进行划分后,数据集的不确定性降低的程度。信息增益越大,说明该特征对划分数据集、减少不确定性的作用越强。● 基尼指数(Gini Impurity):另一种衡量数据集纯度的指标,越小表示纯度越高。在CART(Classification and Regression Tree)算法中,基尼指数常用于替代信息...
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性,分类速度快。学习时,利用训练数据,根据损失...
决策树Decision Tree 1. 决策树 概念:是一种非参数的有监督学习方法,他能从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。 思想:决策树基于特征对数据实例按照条件不断进行划分,最终达到分类或者回归的目的。 决策树可以看作为是一组if-then规则的合集,为决策树的根...
决策树(decision tree) 又名:决策过程流程图,逻辑图,工作图 概述 决策树是指通过一系列的问题得出正确的决策或问题的解决方案。决策树是一种特殊的树图,但通常看起来像流程图。一般来说,决策树是由那些对可能重复发生情况的具有专业知识的人而绘制的,然后被那些没有专业知识并且需要独立作出决策的人所使用。 适用...
决策树(Decision Tree)CART算法 1. CART算法的认识 Classification And Regression Tree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现,通常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,CART算法和C4.5算法。 CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此...
机器学习系列(二)决策树(Decision Tree),欢迎关注鸭! 目录 一、算法概述 二、决策树的构建过程 三、常用指标 四、决策树停止分裂的条件 五、决策树算法 六、决策树的剪枝 七、梯度提升决策树(GBDT) 八、实现方法 一、算法概述 决策树是一种树形结构的机器学习方法,是一种监督学习方法(Supervised Learning),在决...
(Decision Tree) 选 词 理 由 决策树的决策过程非常直观,容易被人理解,现成功运用于医学、制造产业、天文学、分支生物学以及商业等诸多领域。 1 基本释义 决策树又称判定树,它是利用树形图进行决策的预测模型,表现出的是对象属性与对象值之间的一种映射关系,是归...
5.CART(classification and regression tree) 6.CART的剪枝 文中图片来自于 李航的统计学习。CART和剪枝部分还没有更新完 1.决策树定义与流程 决策树主要用于分类问题。 决策树模型是一种树形结构,由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点又分为内部节点(internal node)和叶节点(leaf node)。决策树的本质...
决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。决策树中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。
比较常用的决策树有ID3,C4.5和CART(Classification And Regression Tree),CART的分类效果一般优于其他决策树。下面介绍具体步骤。 ID3: 由增熵(Entropy)原理来决定那个做父节点,那个节点需要分裂。对于一组数据,熵越小说明分类结果越好。熵定义如下: Entropy=- sum [p(x_i) *log2(P(x_i) ] ...