CART决策树算法,ID3决策树算法

决策树例题经典案例三个方案 2024-01-08 21:10 754 墨鱼

决策树例题经典案例三个方案

CART决策树算法,ID3决策树算法

╯﹏╰ 02-23 决策树CART算法，目录决策树CART算法一、决策树CART算法学习目标二、决策树CART算法详解2.5.1输入2.5.2输出2.5.3流程2.4.1生成剪枝后的决策树2.4.2选择最优子树2.1基尼指数和前面讲完了ID3、C4.5算法和CART决策树算法怎么选择最优划分属性，下面讲解决策树通用算法流程：输入：训练集D={{x1,y1},{x2,y2},,{xm,ym}} 属性集A={a1,a2,

C4.5决策树，CART决策树的原理，重点介绍了CART回归树算法、例子和可视化；然后介绍决策树python实现、基于决策树的鸢尾花(iris)多分类和决策树在数据运营、数据营销、数据分析上的应1. CART算法是二分类常用的方法，由CART算法生成的决策树是二叉树，而ID3 以及C4.5 算法生成的决策树是多叉树，从运行效率角度考虑，二叉树模型会比多叉树运算效

＞▽＜ 1.Crat算法(分类树) 1.1基尼系数CART是基于基尼(Gini)系数最小化准则来进行特征选择，生成二叉树。基尼系数代表了模型得不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这点和信息增，cart是英文“classification and regression tree”的缩写，翻译过来是分类与回归树，与前面说到的id3、c4.5一致，都是决策树生成的一种算法，同样也由特征选择

╯０╰ 回归树针对⽬标变量为连续值的情况，⽐如预测⼀个动物的年龄。如果是分类树，将选择能够最⼩化分裂后节点GINI值的分裂属性；如果是回归树，选择能够最⼩化两个节点样本⽅差的Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的⼀种实现，通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。CART算法是

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标签： ID3决策树算法