最小决策树算法,决策树算法的应用

决策树分类算法 2022-12-26 05:23 669 墨鱼

决策树分类算法

最小决策树算法,决策树算法的应用

贪心策略：在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法1. Hunt算法：将训练记录集相继划分成较纯的子集，以递归方式建立1 ID3算法ID3算法是由Ross Quinlan提出的决策树的一种算法实现，以信息论为基础，以信息熵和信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3算法是建立在奥

本轮迭代的目标是找到一个CART回归树模型的弱学习器ht(x),让本轮的损失L(t,ft-1(x)+ht(x))最小。也就是说，本轮迭代找到决策树，要让样本的损失尽量变得更小。G5. 决策树6. logistic 回归和最大熵模型7. 支持向量机8. 提升方法9. EM 算法10. 隐马尔可夫模型( HMM ) 11. 统计学习方法总结12. 神经网络13

决策树常见的生成算法有三种：ID3、C4.5和CART树。下面分别介绍这三种算法。1、ID3算法(1)定义在信息论中，期望信息越小(熵),那么信息增益就越大，从而纯度就越高。ID3算法的核心【摘要】在基于语音学决策树状态聚类时，包含不同数量捆绑状态的决策树对应不同的复杂度。通过研究模型的复杂度对系统性能和说话人自适应的影响，提出一种决策树

●﹏● 决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进和”后剪枝“两种策略：①预剪枝：是在决策树生成过程中，限制划分的最大深度、叶子节点数和最小样本

通过之前的文章GBDT算法(简明版)对GBDT的过程做了大概的讲解，我们可以了解到GBDT是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。GB2.非参数学习算法3.自顶向下递归方式构造决策树4.在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分

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