文章目录前言1决策树的基本流程2决策树的属性划分2.1 信息增益(ID3算法)2.2 C4.5算法(信息增益比)2.3 CART算法(基尼指数)3决策树的减枝处理4决策树中的连续值和缺失值5 多变量的决策树6 sklearn中的决策树总结 前言决策树(decision tree):是一种基本的分类与回归方法,此处主要讨论分类的决策树。 但是对于决策树...
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。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台:Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树。三行代码解决问题。from sklearn ...
一.什么是分类算法分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别 ,类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴。二.决策树算法1.概述决策树(decision tree)——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法...
决策树决策树是一种树型结构,其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试,每一个分支代表一个测试输出,每个叶结点代表一种类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零,此时每个叶结点中的实例都...
文章目录前言1决策树的基本流程2决策树的属性划分2.1 信息增益(ID3算法)2.2 C4.5算法(信息增益比)2.3 CART算法(基尼指数)3决策树的减枝处理4决策树中的连续值和缺失值5 多变量的决策树6 sklearn中的决策树总结 前言决策树(decision tree):是一种基本的分类与回归方法,此处主要讨论分类的决策树。 但是对于决策树...
简介决策树作为预测模型在统计、数据挖掘和机器学习中应用广泛。决策树结构中,叶节点表示分类,而树中分支表示特征的结合产生某个分类。决策树模型中目标变量如果是一个有限的值集合,则称分类树,如果是连续的变量(通常为实数)则称为回归树。决策树学习的目标是创建一个模型,使得能够根据一组输入变量预测输出变量。例如...
一.什么是分类算法分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别 ,类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴。二.决策树算法1.概述决策树(decision tree)——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法...
GBDT 简述梯度提升树:使用损失函数的负梯度在当前模型的值求解更为一般的提升树模型,这种基于负梯度求解提升树前向分布迭代过程叫做梯度提升树GBDT 可以适用于回归问题(线性和非线性)其实多用于回归;GBDT 也可用于二分类问题(设定阈值,大于为正,否则为负)和多分类问题GBDT使用的决策树就是CART回归树,无论是处理回归...