决策树分类如何计算每个类别的概率

最新推荐文章于 2022-11-01 09:32:41 发布
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本文详细介绍了C#编程语言在.NET框架中的应用，深入探讨了内存管理、垃圾回收机制以及如何进行性能优化。文章通过实例解析了C#中的委托、事件和多线程，并分享了提升软件运行效率的实战技巧。此外，还讨论了C#与.NET框架的最新发展，如.NET Core和跨平台开发。
《统计学习方法》：第五章：决策树
ACM_hades的博客
05-09 1639
该章结构一、决策树模型与学习：1、决策树模型：2、决策树与条件概率分布：3、决策树的学习：二、特征选择：1、信息增益：2、信息增益比：三、决策树的生成：1、ID3 算法：2、C4.5 算法：四、决策树的剪枝：五、CART算法：1、CART 生成：2、CART 剪枝： 一、决策树模型与学习： 1、决策树模型： 决策树：决策树由节点和有向边组成，节点有两种类型：一种是内部节点，其表示一个特征或属性，...
基于决策树的分类预测
ywangjiyl的博客
08-22 1156
DataWhale—16期组队学习—Task2：基于决策树的分类预测 1 决策树介绍 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
使用决策树实现分类
Gane_Cheng的博客
12-29 4万+
决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择（选择yes还是no），直到所有选择都进行完毕，最终给出正确答案。
机器学习实战—决策树算法
qq_43456605的博客
11-01 2242
决策树 cart算法 决策树解决回归问题和分类问题
决策树
evsqiezi
05-09 7514
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。  组成 □——决策点，是对几种可能方案的选择，即最后选择的最佳
ID3-tree.rar_ID3决策树分类_ID3算法_decision tree_id3_信息增益
07-14
通过学习ID3决策树分类算法，我们可以理解如何用信息熵和信息增益来构建决策树，以及如何处理离散型数据。不过，在实际应用中，我们通常会选用更现代、更强大的决策树算法，如C4.5或随机森林等，它们在处理连续性...
利用决策树进行数据分类.zip
08-09
它通过构建一棵树状结构来模拟决策过程，每个内部节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个可能值，而叶节点则表示类别决定。在这个场景中，我们要对樱桃进行产地分类，依据是它们所含的不同微量元素。接下来，...
python利用c4.5决策树对鸢尾花卉数据集进行分类（iris）
05-27
它通过构建一棵树形结构，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点则代表一个类别决策。C4.5是决策树算法的一种，由Ross Quinlan开发，它在ID3的基础上改进了信息增益标准，引入了...
基于Hadoop的决策树分类算法的并行化研究.docx
最新发布
05-13
该研究旨在通过引入MapReduce编程模型，实现决策树分类算法的并行化处理，进而提高计算效率和扩展性，为数据科学家、机器学习工程师以及对大数据处理有需求的专业人士提供技术支持。 #### 关键知识点详解 ##### 1....
【机器学习】决策树（上）——从原理到算法实现
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HerosOfEarth的博客
08-28 7万+
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（一）|模型+条件概率分布+学习机制 | 《统计学习方法》学习笔记（十七）
用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
04-28 3713
用于分类的决策树。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。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。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。 决策树模型与...
决策树算法
weixin_44485643的博客
03-05 3180
1. 概念： 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。 Example 你母亲要给你介绍男朋友，对话是这样的： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26 女儿：长得帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员...
分类——决策树模型
matthewchen123的博客
10-23 4997
在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then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。 决策树是一种预测模型，对未标识的实例进行分类；也是一种描述性模型，标识哪些诶特在可以将实例从不同类里区分不来。决策树分类器是基于信息熵的学习。决策树学习的本质：从训练集中归纳出一组分类规则，或者说是由训练数据集估计条件概率模型。决策树原理和问答判断相似，根据一系列数据，判断是否，然后给出问题答案。因此决策树分类器的可解释性质较好。 决策树学习用损失函数表示这一目标，其损失函数
决策树算法梳理
weixin_43484764的博客
03-05 779
决策树学习三个过程：1.特征选择。2.构建决策树。3.剪枝 在学习决策树算法时首先需要知道一些基本概念: 信息 这个是熵和信息增益的基础概念，是对一个抽象事物的命名，无论用不用‘信息’来命名这种抽象事物，或者用其他名称来命名这种抽象事物，这种抽象事物是客观存在的。如果带分类的事物集合可以划分为多个类别当中，则某个类（xi）的信息（量）定义如下： I(x)用来表示随机变量的信息，p(xi)指是当x...
2.3.3人工智能数学基础(信息熵)(决策树)(概率)
weixin_46656451的博客
10-24 2158
有100只一模一样的瓶子，编号1-100。其中99瓶是水，有一瓶是看起来像水的毒药。只要老鼠喝下一小口毒药，一天后则死亡。如何检验出哪个号码瓶子里是毒药?使用老鼠数量越少越好. 第一想法二分法?但老鼠喝后一天才会毒发身亡.解决这类问题我们可以用到二进制的经典应用: 首先，将瓶子的10进制编号数改成7位的2进制码。然后，让第1只老鼠喝所有2进制码第1位是1的瓶子中的水；让第2只老鼠喝所有2进制码第2位是1的瓶子中的水；以此类推下去。这样，每个老鼠第二天的死活情况就决定了毒水瓶子二进制码这一位的数字：老鼠死
机器学习：（3）决策树
qq_45802659的博客
10-27 2029
决策树一、什么是决策树二、决策树剪枝三、决策树的三种常用算法1. ID3（1）定义（2）知识点信息熵信息增益（3）步骤决策树的构造使用Matplotlib注解绘制树形图 一、什么是决策树 （1）决策树，就是一个类似于流程图的树形结构，树内部的每一个节点代表的是对一个特征的测试，树的分支代表该特征的每一个测试结果，而树的每一个叶子节点代表一个类别。树的最高层是就是根节点。 使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为
决策树相关公式
qq_26174823的博客
02-22 6588
ID3: 使用信息增益或者互信息进行特征选择。取值多的属性，能让数据更纯，信息增益更大。 C4.5: 信息增益率 CART: 基尼指数 属性的信息增益或者基尼指数越大，就是属性对样本的熵减少能力越强，这个属性使得数据由不确定性变成确定性的能力强。 经验熵： 经验条件熵： 信息增益： 信息增益率： 基尼系数： 将f(x)=-lnx在x=1处一阶展开，忽略高阶无穷小，得到f(x)≈1-x 给...
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