上一篇博客中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法，这两种决策树都只能用于分类问题，而本文要说的CART（classification and regression tree）决策树不仅能用于分类问题，也能用于回归问题。 ...
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2019-11-01 09:56:25
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决策树： 使用决策树算法，我们从树根开始，基于可获得最大信息增益（information gain，IG）的特征来对数据进行划分，我们将在下一节详细介绍信息增益的概念。 通过迭代处理，在每个子节点上重复此划分过程，直到叶子节点。这意味着在每一个节点处，所有的样本都属于同一类别。 在实际应用中，这可能 ...
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2019-10-19 10:01:54
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数据集说明：数据集为12组成人身高、体重、鞋码的组合数据，以及是男性还是女性。 程序说明：采用决策树算法，根据男生女生生理特征（身高、体重、鞋号），由Python语言实现男生女生预测。 算法理论请参照：决策树算法 Ipynb演示文件：Ipynb文件 Python代码：Python代码12345678... ...
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2019-10-12 01:04:45
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1. CART分类树算法的最优特征选择方法 2. CART分类树算法对于连续特征和离散特征处理的改进 3. CART分类树建立算法的具体流程 4. CART回归树建立算法 5. CART树算法的剪枝 6. CART算法小结 7. 决策树算法小结在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算... ...
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2019-10-01 14:37:01
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决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种。（在西瓜书中有详细介绍） $scikit learn$提供的$DecisionTreeClassifier$类可以做多分类任务。 和其他分类器一样，$DecisionTreeClassifier$需要两个数组作为输入： X: 训练数据 ...
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2019-09-27 22:43:33
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分支节点：度不为0的节点 决策树是一个树结构 每个非叶子结点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而某个叶节点存放一个类别。 决策过程：从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子结点，将叶子结点存放的类别作为决策结果 决策树模型核 ...
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2019-09-17 13:15:06
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本章主要对决策树算法进行了讲解，主要有决策树的生成过程、决策树的划分选择、决策树的剪枝处理、连续与缺失值的处理以及多变量决策树。 4.1 基本流程 决策树是基于树的结构来进行决策的。包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个结点对应于一个属性测试。 决策树学习的目的是产 ...
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2019-09-16 21:11:08
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C4.5属于决策树算法的分类树决策树更是常见的机器学习方法，可以帮助我们解决分类与回归两类问题。以决策树作为起点的原因很简单，因为它非常符合我们人类处理问题的方法，而且逻辑清晰，可解释性好。从婴儿到长者，我们每天都使用无数次！ 决策树的总体流程； 总体流程 分而治之（devide and conqu ...
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2019-09-08 11:16:33
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集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统。如下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来，个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生，例如C4.5决策树算法，BP神经网络等。个体学习器可以是相同的类型的学习器也可以是不同类 ...
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2019-09-06 00:54:26
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1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上 ...
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2019-08-18 15:27:02
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