机器学习_各种决策树的原理

最新推荐文章于 2023-07-07 19:54:06 发布
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分类专栏： 机器学习
本文介绍了几种常见的决策树算法，包括ID3、C4.5、CART及GBDT。ID3使用信息增益选择特征，但偏好分支多的属性；C4.5改进了这一问题，并引入了信息增益率；CART则采用了基尼不纯度作为划分标准；而GBDT作为一种Boosting算法，通过学习残差来逐步逼近真实值。

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【1】转载自http://blog.youkuaiyun.com/gumpeng/article/details/51397737

【2】简单总结一下：

ID4.5：使用信息增益来选择特征，缺点：偏好分支较多的属性。

C4.5 ：信息增益率、剪枝、连续、缺失均可处理

CART:  基尼不纯度

GBDT:  boosting算法。GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。

机器学习经典算法决策树原理详解（简单易懂）
中科院AI算法工程师的博客
12-24 1510
↑ 点击上方【计算机视觉联盟】关注我们最经典的决策树算法有ID3、C4.5、CART，其中ID3算法是最早被提出的，它可以处理离散属性样本的分类，C4.5和CART算法则可以处理更加复杂...
机器学习之决策树原理
SKIp121whats112的博客
12-30 1290
机器学习之决策树原理
【机器学习】简单决策树
weixin_46601559的博客
06-02 1648
本实验学习并实现决策树算法。通过本实验掌握决策树算法的基本原理。　　决策论中，决策树（Decision tree）由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中，决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用，一个决策树应该平
【机器学习】决策树算法的基本原理
haha_point的博客
11-23 5964
参考周志华老师的《机器学习》一书，对决策树算法进行总结。 　　决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构建决策树来求取净现值期望值大于等于0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图解法。 　　决策树算法是一种有监督学习算法，代表的是对象属性和属性值之间的映射关系。树中的每个结点表示某个对象。分叉路径代表可能的属性值。每个叶子结点
机器学习——决策树算法原理及案例
mengjiaoduan的博客
10-24 459
http://blog.youkuaiyun.com/nieson2012/article/details/51314873
python-a_splitsgz_机器学习python_letsef_决策树_python决策树与随机森林_
09-29
总之，Python中的决策树和随机森林是机器学习实践中不可或缺的工具，它们的强大功能和易用性使得它们在各种数据挖掘和预测任务中都有出色的表现。通过不断学习和实践，你可以掌握这些算法，从而提升你的数据分析能力...
chapter6_机器学习_决策树_
10-01
在机器学习领域，决策树是一种广泛应用的模型，它主要用于分类和回归预测。这一章我们将深入探讨决策树的原理、构建过程以及其在实际问题中的应用。"chapter6_机器学习_决策树_"这个主题涵盖了决策树的核心概念，...
决策树_CART算法_机器学习；_CART决策树算法_CART_决策树；_
09-29
决策树（Classification and Regression Tree，简称CART）是一种在机器学习领域广泛应用的算法，它能够处理分类和回归问题。CART算法由Leo Breiman等人在1984年提出，其核心思想是通过构建二元分裂来对数据进行分割...
tree_机器学习_决策树_ai_
10-01
决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的算法，它的核心思想是通过构建树状模型来对数据进行分类或回归。在本程序中，"tree_机器学习_决策树_ai_" 涵盖了决策树算法及其变种的实现，这为理解和应用决策树...
tree_机器学习_决策树_
10-03
决策树是一种广泛应用于机器学习领域的算法，它以其直观易懂和高效的特点深受数据科学家和机器学习工程师的喜爱。本文将深入探讨决策树的基本概念、工作原理、优缺点以及在实际问题中的应用。 一、决策树简介 决策...
机器学习之决策树算法（1）
刘炫320的博客
05-24 1659
上一集中，我们讲解了K近邻算法，那是一个十分入门的算法，并没有显式的训练方法。这次，我们要做一个真正的机器学习算法，决策树算法。当然，它也是一个多元分类器。相比较K近邻算法对于数值型的数据处理较为舒服，因为毕竟是算距离，所以你就算是跑到天涯海角，也能算出来。但是决策树对于数值型的数据处理起来还是有些吃力，最好的话能有较少的几类标称数据才行。 好的，闲话少说。我们进入正题，同样的，我们继续举例子，
机器学习算法之决策树算法
tttaeyang的博客
08-26 4938
决策树 综述 决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树 场景 一个叫做 “二十个问题” 的游戏，游...
机器学习算法[4]--决策树原理详解及sklearn实现
Gthan
06-27 1697
对机器学习算法-决策树进行总结，包括原理详解和sklearn的实现
python决策树sklearn_决策树在sklearn中的实现
weixin_39718006的博客
11-26 344
小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，首先声明一下，我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考：Python 3.7.1（你的版本至少要3.4以上Scikit-learn 0.20.0 （你的版本至少要0.20Graphviz 0.8.4 (没有画不出决策树哦，安装代码conda install python-graphvizNumpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, M...
机器学习算法之决策树（decision tree）
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
07-07 1万+
决策树(Decision Tree,又称为判定树)算法是机器学习中常见的一类算法，是一种以树结构形式表达的预测分析模型。决策树属于监督学习（Supervised learning），根据处理数据类型的不同，决策树又为分类决策树与回归决策树。最早的的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出，Hunt算法是许多决策树算法的基础，包括ID3、C4.5和CART等。
机器学习（二）：决策树 (原理介绍)
qq_33378809的博客
03-19 631
机器学习系列主要为 我在国科大研一期间，在《机器学习方法与应用》课程中所学知识概述，以及课后补充学习的内容。 知识来源：王磊,杨超,卢宝荣.利用决策树方法建立转基因植物环境生物安全评价诊断平台[J].生物多样性,2010,18(03):215-226. -----------------------------------------------------------------------...
【机器学习】决策树-原理详解
weixin_44820505的博客
07-23 2777
决策树的重要任务就是从数据中提取出一系列规则，用于对新输入的数据进行分类。
机器学习算法篇：决策树和随机森林算法
qq_46076764的博客
08-23 1537
决策树（Decision tree），通俗来讲就是对数据的特征进行一系列的 if 判断从而分类数据。在数据的特征属性中，指定一些条件，从根节点一层一层决策到子节点，最终所有数据都在叶子节点上。应用：决策树可以做分类，也可以做回归。
决策树算法梳理（从原理到示例）
cuijiekun的博客
03-29 7043
决策树算法原理和实践
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