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决策树算法
决策树算法
java_
决策树算法
原理及JAVA实现(ID3)
0引言决策树的目的在于构造一颗树像下面这样的树。图1图21.如何构造呢?1.1参考资料。本例以图2为例,并参考了以下资料。写的东西非常经典。(3)机器学习(Tom.Mitchell著)第三章决策树,里面详细介绍了信息增益的计算,和熵的计算。建议大家参考1.2数据集(训练数据集)outlooktemperaturehumiditywindyplaysunnyhothighFALSEnosunnyho
weixin_39677203
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2022-11-23 14:40
决策树算法
java
决策树算法
java_决策树ID3算法的java实现(基本适用所有的ID3)
packageID3Tree;importjava.util.*;publicclassUtilID3{TreeNoderoot;privateboolean[]flag;//训练集privateObject[]trainArrays;//节点索引privateintnodeIndex;publicstaticvoidmain(String[]args){//初始化训练集数组Object[]arr
hi 喜欢你
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2022-11-23 14:39
决策树算法
java
决策树算法
java
首先来看下本次案例创建得到的决策树长什么样用于创建这棵决策树的数据如下(第一行的每一列为特征名称,最后一列为分类)色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,好瓜青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜青绿,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜浅白,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜青绿,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,软粘,好瓜乌黑,
异想天开1111
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2022-11-23 13:35
java
java
分类(二)—— 决策树归纳
决策树算法
简单直观,容易解释,而且在实际应用中具有其他算法难以比肩的速度优势。决策树原理决策树方法在分类、预测和规则提取等领域有广泛应用。在20世纪70年
shi_jiaye
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2022-11-23 12:08
python机器学习与数据挖掘
机器学习
python
决策树
机器学习-朴素贝叶斯。
1.算法思想——基于概率的预测
决策树算法
中提到朴素贝叶斯分类模型是应用最为广泛的分类模型之一,朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率统计知识进行分类,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验
joezarlove88
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2022-11-23 10:03
开发语言
后端
决策树分类
决策树算法
以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散点输出的测试函数,记为分支。训练阶段从给定的训练数据集DB,构造出一棵决策树。Class
Juily家的小蜜果
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2022-11-23 01:15
机器学习
机器学习
机器学习
决策树算法
cart剪枝
目录1为什么要剪枝2常用的减枝方法2.1预剪枝2.2后剪枝3小结1为什么要剪枝在决策树学习中,为了尽可能正确分类训练样本,结点划分过程将不断重复,有时会造成决策树分支过多,这时就可能因训练样本学得"太好"了,以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质而导致过拟合。因此,可通过主动去掉一些分支来降低过拟合的风险。图形描述横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数,纵轴表示决策树的预测精度。
赵广陆
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2022-11-22 22:00
machinelearning
机器学习
决策树
算法
决策树的剪枝
因为
决策树算法
在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本,不停地对结点进行划分,因此这会导致整棵树的分支过多,也就导致了过拟合
guanze1
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2022-11-22 22:57
决策树
剪枝
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)基本原理
GBDT相对于经典的决策树,算是一种比较成熟而且可以实际应用的
决策树算法
了。我们想要理解GBDT这种决策树,得先从感性上理解这棵树的工作方式。
九城风雪
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2022-11-22 20:18
机器学习算法
GBDT
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree
GBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART(MultipleAdditiveRegressionTree),是一种迭代的
决策树算法
,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案
元宇宙iwemeta
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2022-11-22 20:45
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
peizhe123/p/5086128.htmlGBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART(MultipleAdditiveRegressionTree),是一种迭代的
决策树算法
我是一片小树叶
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2022-11-22 20:39
机器学习基础
GBDT
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree 梯度提升/迭代树)算法
GBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART(MultipleAdditiveRegressionTree),是一种迭代的
决策树算法
,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案
WX_Chen
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2022-11-22 20:38
决策树
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 详解
GBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART(MultipleAdditiveRegressionTree),是一种迭代的
决策树算法
,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案
PigLisong
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2022-11-22 20:05
1
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随机森林原理及参数调优
决策树算法
有这几种:ID3、C4.5、CART,基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。
数据科学家corten
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2022-11-22 20:03
机器学习
机器学习
数据科学学习笔记8 --- 分类(有监督的学习)
数据挖掘十大算法中的C4.5和CART(分类和回归树)算法都是
决策树算法
。其他常用的
决策树算法
有C5.0、FuzzyC4.5、SLIQ(Mehta1996)、SPRINT(Shafer1996)等。
Y_Cxhiao
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2022-11-22 20:58
数据科学
课程笔记
数据科学
随机森林-特征选择
一、随机森林原理随机森林算法本质是对
决策树算法
的一种改进,将多个决策树合并在一起,每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样品,森林中的每棵树具有相同的分布,分类误差取决于每一棵树的分类
*Snowgrass*
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2022-11-22 19:36
机器学习
机器学习
人工智能
决策树算法
实现
一、决策树介绍决策树是一种树模型,从根节点开始一步步走到叶子节点(决策过程),所有的数据最终都会落到叶子节点,这种算法既可以做分类也可以做回归。决策树的组成:结点和有向边。结点的类型又可以分成三种:根结点(第一个选择的分支的属性)、中间节点(继根节点后的非叶子结点)、叶子结点(表示最终的决策结果)在本次案例主要讲述分类决策树模型。二、构造决策树的基本流程算法基本流程:将所有数据放在根节点选择一个最
cpp_1211
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2022-11-22 19:31
算法
决策树
学习笔记 | 机器学习 决策树
熟悉
决策树算法
的关键原理,模型、策略与优化算法。了解决策树中过拟合问题和剪枝处理,以及skle
叶庭云
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2022-11-22 13:35
人工智能学习之路
决策树
模型
策略
算法
剪枝
【周志华机器学习】四、决策树
文章目录参考资料1.基本概念2.决策树的构造3.ID3算法(使用信息增益)4.C4.5算法(使用增益率)5.CART算法(使用基尼系数)三种不同的
决策树算法
小结6.剪枝处理7.连续值与缺失值处理7.1连续值处理
CHH3213
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2022-11-22 09:11
机器学习
机器学习
人工智能
决策树
机器学习:
决策树算法
1.算法引入先举一个简单的例子来介绍一下决策树到底是个什么东西。(参考:)一个母亲要给女儿介绍对象,所以有了如下的对话:女儿:多大年纪了?女儿:多大年纪了?母亲:26。女儿:长的帅不帅?母亲:挺帅的。女儿:收入高不?母亲:不算很高,中等情况。女儿:是公务员不?母亲:是,在税务局上班呢。女儿:那好,我去见见。这个女孩的判断过程就是一个决策树,她根据自己设置的一些标准(属性)来对男方做是或者否的判断,
bemyself24_1
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2022-11-22 07:02
机器学习
机器学习
决策树
深入浅出理解
决策树算法
1.定义决策树(decisiontree)是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3,C4.5等。决策树是一种树形结构,其每个非叶节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,而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,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,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果。总结来说:决策树模
风萧萧1999
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2022-11-22 07:32
决策树
机器学习
算法
七、手写实现
决策树算法
1.实现决策树的前提:信息增益信息增益:数据集合在被处理的之前之后,其信息发生的变化称为信息增益。香农熵或熵:集合信息的度量方式称为香农熵或者简称为熵。熵被定义为信息的期望值:信息的定义如果存在有多个分类(分类1、分类2...)的条件下,待分类的事务可能被划分为其中某个分类,则该事务($$x_i$$)的信息定义为:\[l(x_i)=-log_2P(x_i)\]信息的期望值\[H=-{\textst
Norni
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2022-11-22 07:57
决策树
列表
python
机器学习
算法
机器学习作业
决策树算法
目录一、什么是决策树1.1决策树简介1.2决策树特点1.3构造决策树1.4
决策树算法
的优缺点二、学会构造
决策树算法
2.1算法简介2.1.1算法优点2.2决策树构造2.2.1构造2.2.2信息熵的概念三、
wlfdontwantwork
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2022-11-22 07:56
算法
决策树
决策树算法
原理以及应用举例
1什么是决策树决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。决策树的优点:1)可以自学习。在学习过程中不需要使用者了解过多的背景知识,只需要对训练数据进行较好的标注,
程序之巅
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2022-11-22 04:46
机器学习
python
机器学习
决策树算法
学习
目录一、什么是决策树二、决策树生成原理(CART)连续值处理三、具体实现四、实验总结一、什么是决策树决策树中每个内部节点都是一个分裂问题:指定了对实例的某个属性的测试,它将到达该节点的样本按照某个特定的属性进行分割,并且该节点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。分类决策树叶节点所含样本中,其输出变量的众数就是分类结果。决策树常用做分类预测,其叶子节点是决策结果,其他节点是属性测试,样本集合根
郭小胖.
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2022-11-22 04:14
算法
决策树
学习
决策树算法
原理
决策树生成算法
决策树算法
如下:关键在于第8步,如何选择最优的划分属性。叶子节点的类别(即最终预测的类别值),都标记为叶子节点数据集中类别最多的一类。特征选择从众多特征中选择某个特征作为当前节点的标准。
爱问西瓜爱大树
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2022-11-22 04:11
机器学习
机器学习
python决策树原理_
决策树算法
原理及实现
决策树算法
之所以如此流行,一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法,也不用深究它是如何工作的。直观看上去,决
weixin_39848347
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2022-11-22 04:11
python决策树原理
机器学习 决策树ID3算法 连续值处理
文章目录1.开发环境2.1
决策树算法
3.1信息熵3.2信息增益一、过程1.计算信息熵2.对连续值进行处理3.选择最优的属性划分4.按照列的属性值划分数据子集4.根据`pandas.DataFrame类型
LiQiang33
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2022-11-22 04:39
机器学习
python
机器学习
C4.5
决策树算法
python实现(包含连续值处理)
先参考:机器学习笔记(4)——ID3
决策树算法
及其Python实现将文章中的ID3算法代码运行然后参考:机器学习笔记(5)——C4.5决策树中的连续值处理和Python实现按照其中修改方法对刚运行的ID3
tw_devin
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2022-11-22 04:37
python
算法
#
tensorflow
决策树
python
【决策树】深入浅出讲解
决策树算法
(原理、构建)
1、决策树的背景最早的
决策树算法
是由
程序遇上智能星空
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2022-11-22 04:35
深入浅出讲解自然语言处理
机器学习
决策树
算法
机器学习
决策树算法
原理——cart
转载处刘建平博客https://www.cnblogs.com/pinard/p/6053344.html在
决策树算法
原理(上)这篇里,我们讲到了决策树里ID3算法,和ID3算法的改进版C4.5算法。
一直在路上ing
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2022-11-22 04:34
机器学习
【机器学习】
决策树算法
的基本原理
参考周志华老师的《机器学习》一书,对
决策树算法
进行总结。
haha_point
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2022-11-22 04:34
机器学习
机器学习
决策树算法
机器学习
决策树算法
和分类原理
目录1
决策树算法
简介2决策树分类原理2.1熵2.1.1概念2.1.2案例2.2划分依据一:信息增益2.2.1概念2.2.2案例2.3划分依据二:信息增益率2.3.1概念2.3.2案例2.3.2.1案例一
赵广陆
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2022-11-22 04:02
machinelearning
机器学习
决策树
算法
Cart
决策树算法
原理学习
一、分类树1.1特征选择(基尼指数)在构建cart决策树的时候,是通过选择基尼系数来评价特征的重要性,选择基尼指数最小的来作为划分依据。基尼指数最早是应用在经济学当中,主要用来衡量收入分配公平度的指标,cart决策树中用它来衡量数据的不纯度或者不确定性。公式如下:Gini(D)=1−∑pi2Gini(D)=1-\sum{p_i}^{2}Gini(D)=1−∑pi2在分类问题中,样本点属于第i类的概
Yzy_gold
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2022-11-22 04:58
机器学习
算法
决策树
学习
机器学习之
决策树算法
的原理流程以及实现
1.决策树决策树是附加概率结果的一个树状的决策图,是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型,它表示对象属性和对象值之间的一种映射,树中的每一个节点表示对象属性的判断条件,其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。1.1信息增益定义:以某特征划分数据集前后的熵的差值在熵的理解那部分提到了,熵可以表示样本集合的不确定性,熵越大,样本的不确定性就越大。因此可
a457359584
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2022-11-22 03:08
决策树
机器学习
算法
机器学习之决策树01
最近学习了唐宇迪老师关于
决策树算法
视频,感觉看了老师的视频,再结合李航老师《统计学习方法》书上的内容,还是能够有所理解的。一,决策树可以将决策树看成一个if-then规则的集合。
邵楷
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2022-11-22 02:27
机器学习
决策树
机器学习
决策树
实例讲解决策树分类器
如何构造决策树
决策树算法
的核心是通过对数据的学习,选定判断节点,构造一颗合适的决策树。假设我们从用户行为日志中整理出如下数据
小白学视觉
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2022-11-22 02:24
决策树
算法
python
人工智能
机器学习
决策数算法进阶:属性测试条件、最佳划分度量、过拟合现象的处理
我们在先前博文中已经简要介绍了决策树的思想和几个经典算法来构造决策树:《
决策树算法
简介及其MATLAB实现代码》。
奔跑的Yancy
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2022-11-22 02:20
Mining)
数据挖掘精髓归纳
决策树
剪枝
属性测试条件
不纯性度量
纯度
决策树的构造——进阶处理
决策树算法
类型ID3算法ID3算法其实我们很熟悉,上篇文章的操作处理就是ID3算法的实现,通过计算每个特征值的信息增益来构造决策树,它较为简单,容易构建,但是它简单自然也有缺点,它
Garlic frog
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2022-11-22 02:44
决策树
吃瓜教程 | Datawhale 打卡(Task 03)
常见
决策树算法
:ID3决策树C4.5决策树CART决策树剪枝处理剪枝(pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。
au1n
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2022-11-21 23:43
决策树
机器学习
黑马程序员机器学习Day2学习笔记
条件概率与相互独立决策树信息熵回顾传统机器学习算法流程:1.获取数据2.数据处理3.特征工程4.机器学习算法训练5.模型评估总结本章内容:1.KNN算法用于小型数据集的分类2.朴素贝叶斯用于特征于特征之间关系不强的算法,比如文本的分类3.
决策树算法
用于大型的数据集中一
文鸿开源工作室
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2022-11-21 21:40
深度学习
机器学习
算法
黑马程序员
KNN
贝叶斯
决策树算法
优缺点
决策树算法
的优点:1、
决策树算法
易理解,机理解释起来简单。2、
决策树算法
可以用于小数据集。3、
决策树算法
的时间复杂度较小,为用于训练决策树的数据点的对数。
qq_44630529
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2022-11-21 19:11
matlab粗集系统评估wine,C4.5
决策树算法
对UCI wine数据集分类的实现(MATLAB)
本文实现了利用
决策树算法
对UCI机器学习库上的经典wine数据集进行分类的目的。node为达到相应的分类目的,须要先对数据集样本进行分析。git表1wine数据集样本特征github不用化学成分的含
冯妥坨
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2022-11-21 19:33
决策树进阶(连续值处理和剪枝处理)
预剪枝的优缺点2.3后剪枝2.3.1基本思想2.3.2代码实现2.3.3后剪枝的优缺点1连续值处理1.1处理方法在上一篇博客(http://t.csdn.cn/DmFiz)是否能找到工作的例子中,使用ID3
决策树算法
实现了基于离散属性的决策树构
Ag11
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2022-11-21 16:39
决策树
算法
机器学习:决策树-基础算法,剪枝,连续值缺失值处理,多变量决策树(附代码实现)
决策树算法
基本就是偷学老农的决策过程,如下图代码的形式表示:划分属性选择上图算法最重要的一行就是第8行:从A中选择最
supercolar
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2022-11-21 16:33
机器学习
决策树
剪枝算法
C4.5算法
CART算法
多变量决策树
决策树算法
--原理与python代码实现
目录算法简单介绍特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树的生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树的剪枝介绍三种算法比较算法简单介绍决策树是一种基本的分类与回归算法,本文介绍该算法的分类应用。在分类过程中,可以看作if-then规则的集合,也可以看作是特征空间与类空间上的条件概论分布。决策树学习,包括三个步骤:特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝,利用训练数据,根据损失函数最小化原则构建树的模
Let it go !
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2022-11-21 16:59
机器学习
决策树
python
算法
【学习机器学习】实验——决策树
一、实验目的编程实现两种
决策树算法
,即ID3算法(
Morphlng
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2022-11-21 15:38
学习机器学习
决策树
机器学习
算法
matlab
实验——基于
决策树算法
完成鸢尾花卉品种预测任务
文章目录一实验要求二实验思路三实验代码四实验结果与分析参考一实验要求本实验通过鸢尾花数据集iris.csv来实现对决策树进一步的了解。其中,Iris鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含3类共150条记录,每类各50个数据,每条记录都有4项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于iris-setosa,iris-
Sunburst7
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2022-11-21 15:02
机器学习
决策树
算法
机器学习
决策树分类算法进阶(一)28
这一章我们把
决策树算法
理解透彻了,非常有利于后面去学习集成学习。
samll-guo
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2022-11-21 15:28
alot学习
alot物联网工程师
决策树
分类
机器学习
机器学习算法——决策树2(C4.5
决策树算法
)
著名的C4.5
决策树算法
不直接使用信息增益,而是使用“增益率”(gainratio)来选择最优划分属性。选择信息增益率的目的是:克服ID3算法中用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性。
Vicky_xiduoduo
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2022-11-21 15:54
决策树算法
决策树
机器学习
算法
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