決策樹（三）剪枝
可以這樣理解，剪枝後剩下的計算損失函式比剪枝前更小。
來源：
https://blog.csdn.net/bird_fly_i/article/details/72824639?utm_source=blogxgwz2
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可以這樣理解，剪枝後剩下的計算損失函式比剪枝前更小。 來源： https://blog.csdn.net/bird_fly_i/article/details/72824639?utm_sourc
決策樹——（三）決策樹的生成與剪枝CART
前面兩篇文章分別介紹了用ID3和C4.5這兩種演算法來生成決策樹。其中ID3演算法每次用資訊增益最大的特徵來劃分資料集，C4.5演算法每次用資訊增益比最大的特徵來劃分資料集。下面介紹另外一種採用基尼指數為標準的劃分方法，CART演算法。 1. CART演算法
決策樹（三）分類算法小結
最大的 可靠 dot 記錄 依賴 基礎 判定樹 每一個 循環調用 引言 本文主要是對分類型決策樹的一個總結。在分類問題中，決策樹可以被看做是if-then規則的結合，也可以認為是在特定特征空間與類空間上的條件概率分布。決策樹學習主要分為三個步驟：特征選擇、決策樹的生成與
決策樹（三）分類演算法小結
引言 本文主要是對分型別決策樹的一個總結。在分類問題中，決策樹可以被看做是if-then規則的結合，也可以認為是在特定特徵空間與類空間上的條件概率分佈。決策樹學習主要分為三個步驟：特徵選擇、決策樹的生成與剪枝操作。本文簡單總結ID3和C4.5演算法，之後是決策樹的修剪。 ID3演算法 ID3演算法和核
【機器學習】決策樹（三）——生成演算法（ID3、C4.5與CRAT）
回顧 前面我們介紹了決策樹的特徵選擇，以及根據資訊增益構建決策樹。 那麼決策樹的生成又有哪些經典演算法呢？本篇將主要介紹ID3的生成演算法，然後介紹C4.5中的生成演算法。最後簡單介紹CRAT演算法。 ID3演算法 前面我們提到，一般而言，資訊增
機器學習 - 決策樹（中）- ID3、C4.5 以及剪枝
機器學習 - 決策樹（中）- ID3、C4.5 以及剪枝 決策樹簡述 決策樹過程 ID3 C4.5 過擬合 剪枝定義 剪枝過程
機器學習爬大樹之決策樹（CART與剪枝）
分類與迴歸樹（classification and regression tree，CART）是應用廣泛的決策樹學習方法，同樣由特徵選擇，樹的生成以及剪枝組成，既可以用於分類也可以用於迴歸。CART假設假設決策樹是二叉樹，內部結點特徵
《機器學習實戰》第三章：決策樹（1）基本概念
有半個月沒來了。 最近一段時間...大多在忙專案組的事（其實就是改一改現有程式碼的bug，不過也挺費勁的，畢竟程式碼不是自己寫的）。另外就是自己租了幾臺美帝的vps，搭了$-$的伺服器 ，效果還不錯。自己搭的話就不用去買別人的服務了，不過租vps畢竟還是要成本的，光用來番茄
機器學習中的那些樹——決策樹（三、CART 樹）
前言 距上篇文章已經過了9個月 orz。。趁著期末複習，把部落格補一補。。 在前面的文章中介紹了決策樹的 ID3，C4.5 演算法。我們知道了 ID3 演算法是基於各節點的資訊增益的大小 \(\operatorname{Gain}(D, a)=\operatorname{Ent}(D)-\sum_{v} \f
監督式學習 -- 分類決策樹（一）
cte 求解 分支 基本概念 tracking 它的 解決 mat 這就是 決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法。其表示的樹型結構，能夠覺得是if-else規則的集合。基本的長處是分類可讀性好，速度快。一般會有三個步驟：特征選擇、決策樹的生成
機器學習--DIY筆記與感悟--②決策樹（1）
lis ... 編寫代碼 需要 總結 初始化 對數 三分 xtend 在完成了K臨近之後，今天我們開始下一個算法--->決策樹算法。 一、決策樹基礎知識 如果突然問你"有一個陌生人叫X,Ta今天需要帶傘嗎?", 你一定會覺得這個問題就像告訴你"兩千米外有一個超市,
軟件性能測試技術樹（三）----數據庫（MySQL）性能
指標 實時 代碼 瓶頸 pan 調優 存儲引擎 百度 servle 全圖： MySQL重點監控指標： MySQL主流分支： 數據庫架構設計： MySQL慢查詢： SQL語句分析與調優： MySQL索引： MySQL存儲引擎： M
決策樹（四）決策樹調參
spa lin rep core lua 性能 lib bin target 引言 在這篇文章中，我們將探討決策樹模型的最重要參數，以及它們如何防止過度擬合和欠擬合，並且將盡可能少地進行特征工程。我們將使用來自kaggle的泰坦尼克號數據。 導入數據 import
機器學習之決策樹（二）
天氣 次數 format 定義 表示 葉子節點 ast 代碼 wid 一、復習信息熵 為了解決特征選擇問題，找出最優特征，先要介紹一些信息論裏面的概念。 1、熵（entropy） python3代碼實現： def calcShannonEnt(
機器學習十大演算法之決策樹（詳細）
什麼是決策樹？ 如何構建決策樹？ ID3 C4.5 CART 決策樹的優缺點及改進 什麼是決策樹？ 決策樹是運用於分類的一種樹結構，其本質是一顆由多個判斷節點組成的樹，其中的每個內部節點代表對某一屬性的一次測試，每條邊代表一個測試結果，而葉節點代表某個類或類的分佈。 屬於有監督學習 核心思想：
決策樹（二）分析與實踐
目錄 1 分析 1.1 背景： 1.2 定義 1.3 原理： CART如何選擇分裂的屬性？ 如何進行樹的剪枝來防止過擬合 對於含有空值的資料，此時應該怎麼構建樹。 2.實踐：（《機器學習實戰》第九章程式碼解析） CART演算法的實現（運用到預剪枝） 後剪枝演算
決策樹（二）
也可以說，資訊量度量的是一個具體事件發生了所帶來的資訊，而熵則是在結果出來之前對可能產生的資訊量的期望——考慮該隨機變數的所有可能取值，即所有可能發生事件所帶來的資訊量的期望。即： 1.2 條件熵（可以理解為在給定某種條件下弄清這件事所需要的資訊量，其中給定某種條件後給
決策樹（一）
1、舉例： 關於什麼是決策樹（decision tree），我們先來看這麼一個例子。假如我錯過了看世界盃，賽後我問一個知道比賽結果的人“哪支球隊是冠軍”？他不願意直接告訴我，而讓我猜，並且每猜一次，他要收一元錢才肯告訴我是否猜對了，那麼我要掏多少錢才能知道誰是冠軍呢？我可以把球隊編上號，從1到1
決策樹 （二）
# -*- coding: utf-8 -*- """ 熵定義為資訊的期望值。 熵：表示隨機變數的不確定性。 條件熵：在一個條件下，隨機變數的不確定性。 資訊增益：熵 - 條件熵 在一個條件下，資訊不確定性減少的程度！ 如果選擇一個特徵後，資訊增益最大（資訊不確定性減少的程度最大），那麼我們就選取這
決策樹 （一）
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