这种删除树上不相关分支的效果称为剪枝。 二、算法原理 (一)树的构造 基于树的分类方法的核心思想源自于一种概念学习系统。接下来将介绍的一系列算法,都基于一个简单但非常强大的算法,叫做TDIDT,代表“自上而下归纳决策树”。该算法的框架包含两种主要方法:决策树的生长和修剪。这两种方法将会在接下来的两个伪代...
构造决策树的方法有很多种,ID3是其中的一种算法。ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,核心是“信息熵”。ID3算法认为“互信息”高的属性是好属性,通过计算历史数据中每个类别或属性的“信息熵”获得“互信息”,并选择“互信...
6、决策树(decision tree, DT)算法——监督分类 1、决策树(decision tree)算法 决策树(decision tree)算法是根据给定的训练数据集构建一个决策树模型,使它能够对实例进行正确地分类,本质是从训练集中归纳出一组分类规则。决策树生成方法包括ID3、C4.5及CART等。 优点: 易于理解和解释,决策树可以可视化。 几乎不需...
决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,既适合于分类问题,又适合于回归问题。 决策树算法构造决策树来发现数据...
进一步提升了动作识别的性能和鲁棒性。综上所述，DT算法和iDT算法在行为识别领域发挥了重要作用。它们分别在密集轨迹构建和轨迹描述方法上进行了创新，显著提高了动作识别的准确性和鲁棒性。研究这些算法不仅能够帮助我们深入了解行为识别领域的技术进展，还能为我们未来在该领域的发展提供宝贵的经验和启示。
机器学习中分类和预测算法的评估: 准确率 速度 强壮性(算法中当有噪音和某些值缺失时,算法能否依然很好) 可规模性 可解释性(能否很好的解释模型) 一、什么是决策树? 1、判定树(决策树)是一个类似于流程图的树结构,其中,每个内部节点表示在一个属性上的测试,每一个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或...
GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,XGBoost扩展和改进了GDBT,XGBoost算法更快,准确率也相对较高。我们接下来按顺序依次对其进行介绍。 先看决策树: 决策树模型的构造过程可概括为:循环执行“特征选择+分裂子树”,最后触达阈值停止分裂。在预测阶段,我们把样本特征按树的分裂过程依次展开,最后样本的标签就是叶...
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摘要:三角网生长法具有独特的优势,但将其扩展到三维的研究远远少于逐点插入法、分治法以及二者的合成算法,研究扩展三角网生长法实现三维DT剖分的算法。引入k近邻思想优化了原始算法,时间复杂度可达O(NlogN),且改进对二维、三维算法都有效。通过AE二次开发完成了数据操作、算法实现和二维、三维显示等功能,后续能够较方...