一个incredibly simple的分类器，基本原理是基于条件概率。要求：1. 特征值需要是可枚举的属性，例如布尔值，枚举值。对于连续的数值类型，在有的情况下可以根据特定逻辑划分范围，从而映射成为可枚举的属性。2. 特征之间需要“条件独立 (conditional distribution)”, 即：p(xi|y, xj ) = p(xi|y) （i ！= j）注意这里的条件独立的
说到决策树， 有几种类型分类树： 一种简单的分类算法，预测结果为离散的类型数据回归树：结果为数值类型CART（Classification And Regression Tree)：以上二者的结合一般来说分类树的特点：PROS: 计算复杂度比较低， 对中间值缺失的容忍度较高，对预测值的类型没有要求CONS: 在生成决策树的时候需要考虑停止条件以防止overfitting，而这个决定通常没有一个准确
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
