决策树由以下三部分组成: 根节点(Root Node): 表示整个数据集,最初没有任何划分。 内部节点(Internal Node): 表示一个特定的特征测试条件(例如:x1>5x_1 > 5x1>5)。 根据测试结果将数据划分为多个子节点。 叶节点(Leaf Node): 表示最终的分类或回归输出。 分类任务中,叶节点存储类别标签; 回归任务中,...
决策树(decision tree) 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)。决策树的本质为给定特征空间条件下,各个类别的条件...
【根节点】 Root Node,又称The Root。只有子节点,没有父节点的节点 【内部节点】Internal Nodes,又称节点。既有父节点,也有子节点的节点 【叶子节点】Leaf Nodes, Leaves,仅仅只有父节点的节点 <所以说...决策树由下面几种元素构成:> 根节点:包含样本的全集 内部节点:对应特征属性测试 叶节点:代表决策的结果 ...
回归树(regression tree) 回归树就是当目标变量是数值的时候。举一个例子,比如你想预测一个房子的卖价,这就是一个连续的数值变量。 基本术语介绍(以图2为例子) 图2 根节点(Root): 决策树最上面的节点为根节点 内部节点(internal node): 下面还有分支(子节点) 叶子节点(leaf node): 下面没有分支(子节点) ...
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构,决策树由节点(node)和有向边(directed edge)组成。节点有两种类型:内部节点(internal node)和叶节点(leaf node)。内部节点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类。 利用决策树进行分类,从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果将实例分...
● 内部节点（Internal Node）：包含特征测试的节点，根据特征值的不同，数据集被划分为多个子集，分别沿不同分支流向下一个节点。● 分支（Branch）：代表特征值的选择，每个分支对应特征的一个取值或区间。● 叶节点（Leaf Node）：决策过程的终点，不包含进一步的划分，通常标记有类别标签（在分类任务中）或连续...
内部节点(internal node),表示特征属性,有一条入边至少两条出边 叶子节点(leaf node),表示类别,只有一条入边没有出边。 上图给出了(二叉)决策树的示例。决策树具有以下特点: 对于二叉决策树而言,可以看作是if-then规则集合,由决策树的根节点到叶子节点对应于一条分类规则; ...
Decision Tree是一种非线性分类和回归方法,其模型可以看成是if-then- else规则集合,具有可读性强,接受度高的特点。 虽然很少作为单分类器使用,但决策树具有一个很好的性质:可以通过控制叶结点(leaf node)的个数较容易地进行bias-variance trade-off,这个性质使得它成为很多ensemble方法的base learner, 如 random for...
术语:Root node(根节点), Internal Nodes(中间节点), Leaf Nodes(树叶节点) The depth of a node:the number of edges from the root node to that node. -the depth of a root node is 0; The depth of a decision tree:the number of edges in the longest path from the root node to the leaf...
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构,决策树由节点(node)和有向边(directed edge)组成。节点有两种类型:内部节点(internal node)和叶节点(leaf node)。内部节点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类。 利用决策树进行分类,从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果将实例分...