决策树热门博客列表 - ITeye博客频道

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python sklearn-05：决策树及随机森林

1.决策树 2.随机森林 1.决策树(decision tree) 决策树一种简单的非线性模型，用来解决回归与分类问题。通常是重复的将训练集解释变量分割成子集的过程。决策树的节点用方块表示，用来测试解释变量。每个节点向下的边表示不同决策产生结果。训练集的样本由决策结果分成不同的子集。例如，一个节点测试解释变量的值是否超过的限定值。如果没有超过，则进入该节点的右侧子节点；如果超 ...

python sklearn 决策树随机森林

vinking934296 评论(0) 有12256人浏览 2016-10-14 15:35

决策树的数学原理

说到决策树，大家肯定不陌生，由于其结构简单，学习成本低，且可解释性强，有着广泛的应用。因此各类书籍、技术博客都有介绍，且深入浅出、图文并茂、生动形象。鉴于已经有很多带图的博客介绍决策树，这里就不上图了，主要以公式推导为主。本文主要分三块内容来介绍决策树：首先会简单回顾下决策树的内容，由于这部分相对简单，大家了解的也多，因此会快速过一遍。随后本文会对决策树的数学 ...

数据挖掘算法决策树信息熵二项分布

liuzhiqiangruc 评论(0) 有8027人浏览 2016-04-11 11:37

MLA Review之二：决策树

分类决策树是一种描述对实例进行分类的属性结构，决策树由内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征或者属性，叶节点表示一个类。 Part 1 ：决� ...

决策树机器学习

u010223750 评论(0) 有1140人浏览 2016-02-17 22:26

人工智能应用实例：决策树

人工智能应用实例：决策树场景设置数据来自于1984年美国议会投票记录，共和党、民主党的议员对16个重要问题进行投票，投票选项有voted for, paired for, announced for, voted against, paired against, announced against, voted present, voted present to av ...

人工智能 AI 决策树

Marshal_R 评论(0) 有7528人浏览 2015-01-05 01:08

了解了一些决策树的构建算法后，现在学习下随机森林。还是先上一些基本概念：随机森林是一种比较新的机器学习模型。顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类 ...

数据挖掘决策树随机森林分类

fighting_2013 评论(0) 有638人浏览 2014-05-28 15:32

数据挖掘笔记-分类-决策树-2

接着上面说下决策树的一些其他算法：SLIQ、SPRINT、CART。这些算法则是根据Gini指标来计算的。 SLIQ SLIQ(Supervised Learning In Quest)利用三中数据结构来构� ...

数据挖掘分类决策树 SPRINT SLIQ

fighting_2013 评论(0) 有597人浏览 2014-05-28 14:51

数据挖掘笔记-分类-决策树-1

之前一直做的都是J2EE,最近开始接触数据挖掘，特做笔记记录一下。第一次写东西，写的不好，望大家谅解。先上一些基础概念，大致了解下决策树这个 ...

数据挖掘分类决策树 ID3 C4.5

fighting_2013 评论(0) 有638人浏览 2014-05-28 14:21

递归构造决策树

递归构造决策树：准备函数：计算熵，用于选择最好的划分特征递归结束条件为1.决策树节点中只有一种结果，或2.决策树节点的所有属性都已经递归过递归流程： 1.将训练数据作为决策树的根节点 2.对于节点数据集，计算所有未用特征熵 3.选择最大的熵的特征作为划分数据的关键特征 4.形成分支，每个特征值作为决策树的新节点（新的数据集合，标记已使用和未使用的特征值） 5.新节点没有 ...

数据挖掘决策树

blackproof 评论(0) 有2254人浏览 2014-05-04 20:16

分类算法综述

分类的概念很简单，就是给出一个样本x，判断样本所属的类别y，分类器就是映射函数f: y=f(x)。当然，这个函数是需要根据以往的经验（大量已知� ...

文本分类 KNN 贝叶斯 SVM 决策树

yzmduncan 评论(0) 有2696人浏览 2013-08-25 15:44

Weka开发［7］- ID3源码介绍

这次介绍一下Id3源码，这次用Weka的源码介绍一下。首先Id3是继承于Classifier的： public class Id3 extends Classifier

ID3 ID3源码 WEKA 数据挖掘决策树

zwustudy 评论(0) 有1493人浏览 2013-04-16 20:37

使用ID3算法构造决策树

决策树决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。这张图很好地解释了决策树：

决策树 ID3

RayChase 评论(0) 有5475人浏览 2013-03-20 10:34

决策树

决策树模型通过构造树来解决分类问题。首先利用训练数据集来构造一棵决策树，一旦树建立起来，它就可为未知样本产生一个分类。在分类问题中使用决策树模型有很多的优点：决策树便于使用，而且高效；根据决策树可以很容易地构造出规则，而规则通常易于解释和理解；决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小；决策树可以对有许多属性的数据集构造决策树。决策树模型也有一些缺点：比如 ...

数据挖掘决策树

have_life 评论(0) 有1683人浏览 2012-09-07 20:07

数据挖掘中决策树算法实现——Bash

一、决策树简介：关于决策树，几乎是数据挖掘分类算法中最先介绍到的。决策树，顾名思义就是用来做决定的树，一个分支就是一个决策过程。每个决策过程中涉及一个数据的属性，而且只涉及一个。然后递归地，贪心地直到满足决策条件(即可以得到明确的决策结果)。决策树的实现首先要有一些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小，这里我们 ...

数据挖掘决策树 bash 非递归实现标准信息熵

liuzhiqiangruc 评论(0) 有33081人浏览 2012-07-20 13:00

Classification: Cart

CART Mahout中没有这个算法，学习而已步骤： a. 构建树：每次选取一个属性及其分割点 b. 剪枝：防止过拟合。 a和b步骤是大部分的决策树的通用的方法。不同决策树选择的属性选取的方法不一样。构建树的方法关键在于如何最优的选择属性，如何最优的选择分割点。 cart采用gini index来选择属性。 gini index的公式：其中，pj为S中的值 ...

决策树分类树 CART

zhou85xin 评论(0) 有1494人浏览 2012-05-10 15:49

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