决策树

最新推荐文章于 2024-06-18 15:40:50 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wchzh2015/article/details/88942838
本文深入探讨了决策树算法的核心概念，包括熵、信息增益、信息增益比及基尼指数等关键指标，并介绍了ID3、C4.5与CART三种主要决策树算法的特点。此外还讨论了如何处理连续值、缺失值以及剪枝等问题，同时涉及了特征相关性的处理方法，并对比了决策树与集成模型如随机森林、GBDT之间的关系。

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博客出于待完善学习状态

熵的概念 

信息增益

信息增益比

基尼指数

ID3

C4.5

CART（Classification And Regression Tree）

如何剪枝，

如何处理缺失值

如何处理连续值？

还有进一步的集成模型里选取的决策树，比如随机森林里用的哪种决策树，GBDT利用的哪种决策树？

如果考虑特征相关性问题，有没有这样的决策树算法处理这方面的问题。

各个算法的优缺点，与随机森林，GBDT的关系。

【机器学习-15】决策树（Decision Tree，DT）算法：原理与案例实现
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(声明：本文内容来自机器学习实战和统计学习方法，是两者的整合，并非来自单个书籍）决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。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。决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值，如此递归的对实例进行测
【机器学习】决策树（理论）
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决策树算法
无风听海
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决策树详解
tt丫的博客
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决策树算法介绍：原理与案例实现
梦旅人的博客
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决策树的剪枝
guanze1的博客
11-21 9035
决策树剪枝
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weixin_47151388的博客
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决策树是一种非常流行的机器学习算法，它用树状图的形式来表示决策过程。决策树可以用于分类任务和回归任务，其基本思想是将复杂的决策拆解成一系列更简单的决策。
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