決策樹系列
決策樹系列（一）——基礎知識回顧與總結
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決策樹系列（二）——剪枝
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決策樹系列（三）——ID3
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決策樹系列（四）——C4.5
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決策樹系列（五）——CART
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決策樹系列
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決策樹系列（五）——CART
CART，又名分類迴歸樹，是在ID3的基礎上進行優化的決策樹，學習CART記住以下幾個關鍵點： （1）CART既能是分類樹，又能是分類樹； （2）當CART是分類樹時，採用GINI值作為節點分裂的依據；當CART是迴歸樹時，採用樣本的最小方差作為節點分裂的依據； （3）
決策樹系列（四）——C4.5
預備知識：決策樹、ID3 如上一篇文章所述，ID3方法主要有幾個缺點：一是採用資訊增益進行資料分裂，準確性不如資訊增益率；二是不能對連續資料進行處理，只能通過連續資料離散化進行處理；三是沒有采用剪枝的策略，決策樹的結構可能會過於複雜，可能會出現過擬合的情況。
決策樹系列（三）——ID3
決策樹系列（三）——ID3 預備知識：決策樹 初識ID3 回顧決策樹的基本知識，其構建過程主要有下述三個重要的問題： （1）資料是怎麼分裂的 （2
決策樹系列（二）——剪枝
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決策樹系列（一）——基礎知識回顧與總結
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決策樹系列之一決策樹的入門教程
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決策樹系列之隨機森林
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第二十四節決策樹系列之分裂流程和Gini係數評估(3) 上一節中我們講解了決策樹的數學表達形式，本節的話我們講解決策樹的分裂流程以及分裂條件的評估。我們基於決策樹的遞迴表示式上： &nb
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決策樹2 決策樹很容易出現過擬合問題，針對過擬合問題，我們採用以下幾種方法 劃分選擇 vs 剪枝 剪枝 (pruning) 是決策樹對付“過擬合”的 主要手段！ 基本策略： 預剪枝 (pre-pruning): 提前終止某些分支的生長 後剪枝 (post-pr
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Spark2.0機器學習系列之3：決策樹及Spark 2.0-MLlib、Scikit程式碼分析
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R語言學習系列(資料探勘之決策樹演算法實現--ID3程式碼篇)
轉載自：http://blog.csdn.net/hawksoft/article/details/7760868 1、輔助類，用於計算過程和結果儲存 [csharp] view plaincopyprint? /// &
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