决策树算法

最新推荐文章于 2025-05-01 11:41:26 发布
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分类专栏： 机器学习笔记+博客 文章标签： 机器学习 深度学习
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本文深入探讨了决策树算法的工作原理，包括ID3、C4.5和CART等不同算法的比较，以及如何使用这些算法进行特征选择和预测。此外，还介绍了决策树在分类和回归问题中的应用实例，帮助读者理解其在实际问题解决中的价值。

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决策树算法--博客

决策树算法

https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/13552311.html

机器学习：决策树算法
qq_52233007的博客
11-14 2564
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 2598
决策树算法
决策树算法总结
freeline的博客
03-03 3578
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 1539
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 1381
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 1万+
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 1609
|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 5589
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
决策树算法介绍
Flying_Fish_roe的博客
07-24 1570
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。
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...
【氮化镓】质子辐照对 GaN-on-GaN PiN 二极管电导调制的影响
荷塘阅色
04-28 196
2025 年，中国科学技术大学的 Xuan Xie 等人采用实验研究的方法，深入探究了 10-MeV 和 50-MeV 质子辐照（ fluence 最高达 1×1014 cm−2）对 kV 级垂直 GaN-on-GaN PiN 二极管的导电调制影响。研究背景在于空间应用中的功率电子电路易受质子、α 粒子和重离子等影响而降级甚至失效，而宽禁带半导体器件在恶劣辐射环境中有应用潜力，但其在辐照后的导电性和击穿电压优势需进一步研究。
从代码学习机器学习 - UMAP降维算法 scikit-learn版
weixin_43887510的博客
04-28 971
在机器学习和数据科学领域，我们经常会遇到高维数据。高维数据虽然包含了丰富的信息，但也带来了“维度灾难”的问题，使得数据分析、可视化和模型训练变得更加困难和低效。降维技术应运而生，它旨在将高维数据转换到低维空间，同时尽可能保留原始数据中的重要信息和结构。主成分分析（PCA）等线性降维方法简单高效，但难以处理非线性结构的数据。流形学习作为非线性降维的重要分支，其中的t-SNE算法在可视化高维数据方面表现出色，但其计算成本较高且难以保留全局结构。
【机器学习-线性回归-4】线性回归中的最优解：从数学原理到实践应用
weixin_39033358的博客
04-27 1330
什么是最优解？在线性回归中，最优解指的是能够最小化预测值与真实值之间差异的参数组合。损失函数其中m是样本数量。我们的目标就是找到使J(w)最小的w。解析解（闭式解）对于普通最小二乘回归(OLS)，最优解可以通过正规方程(Normal Equation)直接求得：无偏性：E[w*] = w_true最小方差：在所有线性无偏估计量中方差最小（高斯-马尔可夫定理）几何解释从几何角度看，线性回归的最优解是在特征空间中找到的能够最小化残差向量长度的投影。Xw*实际上是y在X列空间上的正交投影。
基于机器学习的舆情分析算法研究
最新发布
Candy5204的博客
05-01 669
标题:基于机器学习的舆情分析算法研究内容:1.摘要 随着互联网的飞速发展，舆情信息呈现爆炸式增长，如何快速准确地分析舆情成为重要课题。本文旨在研究基于机器学习的舆情分析算法，以提高舆情分析的效率和准确性。方法上，收集了近 10 万条社交媒体的舆情文本数据，利用多种机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等进行训练和优化。结果表明，经过优化的支持向量机算法在舆情分类的准确率上达到了 85%以上，明显高于其他对比算法。结论是基于机器学习的舆情分析算法能够有效处理海量舆情数据，为政府、企业等提供可靠的决策依据
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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