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     决策树是一种常用的数据挖掘方法，它是一种树形结构的算法，用于决策分析和预测。决策树由节点和分支构成，其中节点分为内部节点和叶节点两种。内部节点表示一个特征或属性，...常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART等。

     1. 背景介绍 1.1 机器学习与决策 机器学习是人工智能领域的一个重要分支，其目标是让计算机...决策树作为一种经典的机器学习算法，以其易于理解、解释性强、可处理多种数据类型等优点，在各个领域得到了广泛应用。 1.2

     C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。C4.5算法对ID3算法主要做了一下几点改进：（1）通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为...

     决策树中的主要数学知识源于信息论理论。就是著名的科学家香农提出并作出重要贡献的信息论。 划分选择 信息增益(ID3算法) 信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。源于信息论，如果学过信息论的同学就很容易...

     决策树是一个预测模型；他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某个可能的属性值，而每个叶节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。...

     max_depth：决策树最大深度默认可以不输入，如果不输入的话，决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大...

决策树简介

标签：   决策树  算法

     决策树是一种常见的机器学习算法，通过模拟人类思考的树状模式，通过对特征值的一次次判断划分最终得到想要的答案。因此本算法的重点就在于选取最优特征值对目标进行划分，而后递归地进行这一步，直到最后仅剩下同一...

     决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。每个结点包含的...

决策树详解

标签：   决策树  算法  分类

     其中被称为属性a的“固有值”属性a的取值有，其中表示D中所有在属性a上取值为的样本集合。属性a的可能取值数目越多（V越大），IV(a)的值通常会更大。（1）基尼值Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别...

     决策树（Decision Tree）是一种直观且易于理解的机器学习算法，用于分类和回归分析。它通过构建一个树状模型来模拟从数据集中进行一系列判断的过程，最终得出结论或预测结果。 在决策树中，每个内部节点表示一个...

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