决策树最著名的三个算法,决策树简单案例

决策树最著名的三个算法,决策树简单案例

4. 本质上是贪婪算法(可能找不到最优的树)。02 控制树的深度(剪枝) 根据决策树的原理，如果把每一个样本编号，那么将编号作为一个属性，则每个个体都可以独自分为一类，这样本质上相当GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，从名字中我们可以看出来它是属于Boosting 策略。GBDT 是被公认的泛化能力较强的算法。5.1

最终生成-选瓜决策树三. 增益率与基尼指数信息增益、增益率和基尼指数三个指标均是决策树用来划分属性的方法，其中信息增益（Info Gain）用于ID3，Gini用于CART，信息增益率（Inf自上而下的贪心算法：每一步（节点）都选择现在最优（信息增益、gini、平方误差损失）的特征划分，最终

94. 以下哪个不是决策树算法(A) (A)ID4 (B)ID3 (C)C4.5 (D)CRAT 二、名词解释1. 信息处理技术：应用计算机硬件、软件以及数字传输网，对信息进行文字、图形、特征识别、信息与决策树是一个古老的模型，其历史可追溯到1964年Morgan和Sonquist的论文[1]。在多年的发展过程中，许多决策树的训练算法被提出，比较著名的包括CART[2]、ID3[3]、C4.5[4]等等。此外还产生了许多决策树

随机森林是将多个有差异的弱学习器(决策树)Bagging并行组合，通过建立多个的拟合较好且有差异模型去组合决策，以优化泛化性能的一种集成学习方法。多样差异性可减少对某些特征噪声的破解18个人生难题，检验你的人生算法，应对外部不确定性。顶层是概率思维，从‘因果论’转为‘概率论’。一、片面用三个旋钮打开人生局面什么叫片面呢？就像是

在不同的决策树算法中，这个特征好坏的评价标准略有不同。比如，在问哦们今天讲的ID3算法中，评价标准是一个叫做信息增益(Information Gain)的东西。而在另一个决另一经典单变量决策树算法CART[6]生成二叉树，主要为数值型数据的分类和回归问题而设计.当面对具备三个或以上属性值的分类型属性时，CART算法需要依据GINI指数