【机器学习算法】13、决策树与随机森林(非常的全面讲解和实践)(三)
5.SKLearn实践(部分)5.1.决策树之iris分类分类结果5.2.决策树对鸢尾花数据的两特征组合的分类分类结果:5.3.树回归回归结果:5.4.多输出的树回归回归结果:5.5.iris之随机森林分类分类结果:
【机器学习算法】13、决策树与随机森林(非常的全面讲解和实践)(二)
3.算法流程3.1、ID3算法3.1.1、思想 从信息论的知识中可以知道,期望信息越小,信息熵越大,从而样本纯度越低。ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择,选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间(C4....
【机器学习算法】13、决策树与随机森林(非常的全面讲解和实践)(一)
1.简介 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。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算...
机器学习原理与实战 | 决策树与集成算法实践
1.决策树算法原理决策树的基本原理是:对于一个数据集D DD,其基本的格式是由多个未知关联的多个特征共同决定一个输出。如果是分类问题,那么最后的输出是类别;而如果是回归问题,最后输出的是一个回归值。而在决策树的思想中,就是要对多个未知关联的特征挑选出最合适的一个特征(比如使用信息增益等等...
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