决策树算法

最新推荐文章于 2025-07-23 22:43:34 发布
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#人工智能 #机器学习

信息熵

信息熵是一件事不确定性的度量，信息熵越大，不确定性越大
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决策树的思想

决策树的本质就是降低信息不确定性的过程；构建一棵决策树的关键在于找到一种合适的划分，使信息的不确定性能够降低得最多

ID3算法和C4.5算法

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C4.5算法与ID3算法相似，不同之处仅在于C4.5算法在选择特征的时候采用了信息增益比作为标准，即选择信息增益比最大的特征作为当前样本集合的根节点

机器学习：决策树算法
qq_52233007的博客
11-14 2617
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。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，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。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
【机器学习】决策树算法原理详解
行码棋
11-18 2814
决策树算法
决策树算法介绍
Flying_Fish_roe的博客
07-24 1611
决策树是一种基于树状结构的分类模型，通过一系列的判断节点，根据输入特征进行划分并最终得到分类结果。决策树的生成过程可以分为两个步骤：特征选择和决策树的生成。特征选择是决策树生成过程中的关键一步，常见的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。决策树的生成过程通常采用递归的方式，从根节点开始，逐级划分数据，直到叶子节点为止。决策树的生成过程可以通过贪心算法来实现，每次选择最优的特征进行划分。决策树算法有一定的容错性，可以处理缺失值和异常值。
决策树算法总结
freeline的博客
03-03 3607
决策树；ID3；分类示例；代码实现；
决策树算法介绍：原理与案例实现
梦旅人的博客
06-18 1676
决策树（Decision Tree）算法是一种常见的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。在分类问题中，决策树通过一系列规则来将数据集划分为不同的类别。这些规则是通过评估各种特征来确定的，目的是找到最能够区分数据集的特征。
决策树算法介绍：原理与实例
shiming8879的博客
07-22 1493
决策树算法是一种常用的数据挖掘和机器学习技术，它通过树状结构来表示决策过程，并基于数据的特征进行决策。决策树算法的核心在于通过一系列的条件判断，将数据逐步划分到不同的类别或分支中，最终实现对未知数据的分类或预测。该算法因其直观易懂、易于实现和解释性强等特点，在数据分析、数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛应用。
算法——决策树
热门推荐
m0_66890670的博客
08-04 2万+
对决策树的详细学习，包括特征选择标准（信息增益，信息增益比，基尼指数），常见的决策树算法（ID3，C4.5，CART）,决策树的剪枝，以及决策树的python代码
决策树算法实验
m0_68561798的博客
10-24 1648
|博客班级|https://edu.cnblogs.com/campus/czu/classof2020BigDataClass3-MachineLearning| |----|----|----| |作业要求|https://edu.cnblogs.com/campus/czu/classof2020BigDataClass3-MachineLearning/homework/12858| 学号：201613337
决策树算法与案例
最白の白菜的博客
01-11 5652
决策树算法介绍 树模型 决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）。所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归 树的组成 根节点：第一个选择点；非叶子节点与分支：中间过程；叶子节点：最终的决策结果 增加节点相当于在数据中切一刀。 决策树的训练与测试 训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树（从跟节点开始选择特征，如何进行特征切分） 测试阶段：根据构造出来的树模型从上到下去走一遍就好了 一旦构造好了决策树，那么分类或者预测任务就很简单了，只需要走一遍就可以了，那么难点就在于如何构造出来一颗
Matlab实现决策树算法
02-27
Matlab实现决策树算法，使用ID3_2函数并设计了十指交叉验证，可显示每一次的模型精度。资源提供类一个数据集用于模型训练，将之直接替换为自己的数据即可运行。最终的决策树建立结果以画图的形式表示，并且为每一类...
基于MapReduce实现决策树算法
08-25
基于MapReduce实现决策树算法的知识点 基于MapReduce实现决策树算法是一种使用MapReduce框架来实现决策树算法的方法。在这个方法中，主要使用Mapper和Reducer来实现决策树算法的计算。下面是基于MapReduce实现决策...
决策树算法基础（1）
01-07
决策树归纳算法（ID3） 信息获取量：Gain(A)=Info(D)-Info_A(D); 建造过程： 1.树以训练样本的单个节点开始 2.如果样本都在同一类，则该节点成为树叶 3.根据信息获取度来划分能最好将样本分类的属性 4.连续属性离散...
实验三 决策树算法实验实验报告.pdf
07-01
本实验报告主要关注的是决策树算法的实践应用，旨在帮助学生理解其分类原理和实现过程。 实验原理基于决策树学习和分类，决策树通过不断选择最优属性进行划分，以最大化信息增益或基尼指数，直到所有样本属于同一...
决策树算法及其实现
11-23
决策树算法是数据挖掘和机器学习领域中一个非常重要的分类方法，它通过一系列规则对数据集进行分治，直到每个分支都对应一个单一的类别为止。决策树是基于监督学习方法实现的，这意味着它需要一个事先已标记的数据集...
时间序列预测Python机器学习应用
木头大左的博客
07-23 1121
时间依赖性：当前值受过去值的影响。趋势性：数据可能呈现长期上升或下降的趋势。季节性：数据在固定周期内重复出现的模式。噪声：随机波动，无明显规律。
腾讯内测的 AI 编程 IDE，上手表现如何？（含实测）
非著名程序员
07-22 1419
通过截图，我们可以看到，点击小火箭图标，也就是「部署」按钮之后，开始执行命令，先是创建 sandbox ，然后上传代码，安装部署环境和各种依赖，最后启动服务。另外，最后，我不得不夸一句，腾讯的产品力不仅体现在功能和人性化上，在产品设计上也是非常好，这个 IDE 的界面语言，是我目前见过的 AI 编程工具当中最好的。让你的需求变成真正可用的应用。虽然是基于开源的 VS Code IDE 衍化而来，但是，从整体的界面的细腻程度，真的做到了简洁大方，非常好看，给你一看就是一款有质感，有追求的 IDE。
论文笔记：EDITING MODELS WITH TASK ARITHMETIC
qq_40206371的博客
07-21 854
2023 ICLR。
大模型开发
最新发布
2302_81352523的博客
07-23 893
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
Python实现决策树算法教程
综上所述，本资源是关于使用Python语言实现决策树算法的详细教程或代码实现，旨在帮助用户理解并应用决策树模型进行数据分类或回归分析。通过实际编码实践，用户不仅可以掌握决策树的理论知识，还能在实际问题中应用...
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