决策树 推导理解

决策树的推导与理解
最新推荐文章于 2025-04-21 15:44:57 发布
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博客聚焦于决策树的推导与理解，决策树是信息技术领域重要概念，在数据分析、数据挖掘等方面有广泛应用，通过对其推导过程的研究，能更好掌握其原理和应用。

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机器学习——决策树推导
Python，数据分析，机器学习，深度学习
08-04 1738
一、C4.5算法概述 while（当前节点“不纯”）： 1.计算当前节点的类别熵Info(D)（以类别取值计算） 2.计算当前节点的属性熵Info(Ai)（按照属性取值下的类别取值计算） 3.计算各个属性的信息增益Gain(Ai) = Info(D) - Info(Ai) 4.计算各个属性的分类信息度量H(Ai）（按照属性取值计算） 5.计算各个属性的信息增益率 IGR = Gain(Ai) / H(Ai) end whi...
决策树算法数学推导：理解AI背后的信息增益计算
AI 原生应用开发的博客
07-08 740
本文深入剖析决策树算法的数学基础，重点揭示信息增益计算的理论根源与实现细节。通过从信息论第一性原理出发，系统推导熵、条件熵与信息增益的数学表达式，建立特征选择的量化框架。文章整合理论证明与算法实现，详细阐述ID3和C4.5算法中信息增益的计算流程，并通过可视化案例与复杂度分析，构建从理论到实践的完整认知路径。针对高维数据与类别不平衡等挑战，提供进阶优化策略与理论扩展，为理解决策树学习机制与信息论在AI中的应用提供全面视角。给定。
决策树公式推导
ifhuke的博客
09-13 1750
决策树的公式推导，例子，示例
决策树理论推导
[ 25'h ]
02-13 598
决策树信息增益ID3算法生成树树的剪枝损失函数剪枝算法CART二叉树的生成回归树生成分类树生成 信息增益 ID3算法生成树 C4.5算法和ID3位置区别就是ID3是信息增益，C4.5是按照信息增益比 树的剪枝 损失函数 剪枝算法 CART二叉树的生成 回归树生成 分类树生成 ...
决策树原理推导与使用
yangzixuan_0608的博客
11-21 773
一、初步理解决策树 首先要理解什么是树 自然界中的树是由根节点和叶子节点组成；算法中最简单的树结构：二叉树，左子树所有节点的值均小于等于根节点的值，右子树的所有节点值均大于等于根节点值；讲这两个的目的是为了让大家理解，决策树其实也是做了一样的事情，他反复的在根节点判断，哪些样本该去左侧子树，哪些样本该去右侧子树，直到左侧子树和右侧子树都变成了叶子节点； 根节点 什么是根节点，根节点是每一个...
机器学习理论公式推导及原理—决策树
xiaoxu的博客
04-20 1450
根据西瓜书中的公式与内容来进行推导和实现。
决策树基础概论
hello.reader
09-11 2094
在机器学习领域，决策树（Decision Tree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。决策树的最大特点在于可解释性强，每个决策节点都代表对特定特征的判断，最终根据这些判断得出结论。决策树适用于多种任务，例如：垃圾邮件分类、病症诊断、股票价格预测等。不仅如此，它还可以处理连续变量和离散变量，并且无需对数据进行过多预处理，如标准化或归一化。为了更好地理解决策树的结构，我们使用Mermaid。
机器学习 | 决策树
happylls666的博客
12-23 1932
决策树小结
机器学习之决策树
2302_82237047的博客
04-21 2283
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构，由结点和有向边组成。结点包括两种类型：内部结点和叶结点，其中内部结点表示一个特征和属性叶结点表示一个类。□ 决策过程中提出的每个判定问题都是对某个属性的“测试”；□ 决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果；□ 每个测试的结果或是导出最终结论，或是导出进一步的判定问题，其考虑范围是在上次决策结果的限定范围内；□ 从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列；□ 决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强。
决策树的基本
m0_74242391的博客
04-28 1898
决策树学习的关键在于如何选择最优的划分属性，所谓的最优划分属性，对于二元分类而言，就是尽量使划分的样本属于同一类别，即“纯度”最高的属性。信息增益准则对可取数目较多的属性有所偏好（典型代表ID3算法），而增益率准则（CART）则对可取数目较少的属性有所偏好，但CART进行属性划分时候不再简单地直接利用增益率尽心划分，而是采用一种启发式规则）（只要是使用了信息增益，都有这个缺点，如RF）。总结：Gini(D)越小，数据集D的纯度越高，因此在选择划分属性时，选择使得划分后基尼指数最小的属性作为最优划分属性。
决策树算法全流程实践：原理推导、Python实现与可视化分析
07-30
使用场景及目标：①理解决策树的数学原理和构建逻辑，掌握信息增益、基尼系数等概念；②学习如何从零开始实现决策树算法，熟悉递归构建树结构的方法；③掌握使用sklearn等工具快速建模的技术；④通过泰坦尼克号生存...
python编写分类决策树的代码
09-20
首先，我们需要理解决策树的核心概念。决策树通过划分数据集来寻找最优的分割特征。在Python中，我们可以自定义函数实现这一过程。 1. **信息增益（Information Gain）**： 信息增益是决策树选择划分特征的重要...
本地模型部署指南[可运行源码]
11-23
本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。
基于ssm框架实现的网上商城.zip
11-23
基于ssm框架实现的网上商城.zip
JDK安装与环境配置[项目代码]
最新发布
11-23
本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。
C++类和对象基础[项目代码]
11-23
本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。
Windows安装Scrapy指南[项目代码]
11-23
本文详细介绍了在Windows系统下使用Anaconda安装Scrapy的方法，解决了pip无法直接安装Scrapy的问题。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版本，内置了conda包管理系统，能够方便地管理工具包和虚拟环境。文章解释了Anaconda和conda的概念，并列举了Anaconda的优点，如省时省心、自动处理依赖关系、支持多环境隔离等。此外，还提供了Anaconda的下载链接和安装步骤，最后指导用户通过conda命令安装Scrapy。
基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现
11-23
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。 该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。 开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控
11-23
内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。
Python实现机器学习中的决策树算法
通过学习本资源提供的Python代码和数据集文件，不仅可以深入理解C4.5和ID3决策树算法的原理和实现方法，还能够通过实践加深对数据科学项目中数据预处理、模型构建、模型评估等关键步骤的认识。这对于计算机科学专业...
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