ID3采用的信息增益度量存在一个缺点，它一般会优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的Feature会有相对较大的信息增益。(条件熵越小,信息增益越大)C4.5中是用信息增益比率(gain ratio)来作为选择分支的准则。信息增益比率通过引入一个被称作分裂信息(Split information)的项来惩罚取值较多的Feature。
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2022-05-09 21:34:39
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1.CART简介 CART是一棵二叉树，每一次分裂会产生两个子节点。CART树分为分类树和回归树。 分类树主要针对目标标量为分类变量，比如预测一个动物是否是哺乳动物。 回归树针对目标变量为连续值的情况，比如预测一个动物的年龄。 如果是分类树，将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性； 如果是回
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2019-10-17 01:54:00
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1、使用决策树预测隐形眼镜类型，隐形眼镜数据集(lenses.csv)是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型e
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2022-05-09 21:26:18
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上一篇我们学习的ID3和C4.5算法，今天我们来看看CART（classification and regressio
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2022-12-14 16:28:24
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在之前介绍过决策树的ID3算法实现，今天主要来介绍决策树的另一种实现，即CART算法。 Contents 1. CART算法的认识 2. CART算法的原理 3. CART算法的实现 1. CART算法的认识 Classification
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2023-05-31 15:31:35
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原文地址CART，又名分类回归树，是在ID3的基础上进行优化的决策树，学习CART记住以下几个关键点：（1）CART既能是分类树，又能是分类树；（2）当CART是分类树时，采用GINI值作为节点分裂的依据；当CART是回归树时，采用样本的最小方差作为节点分裂的依据；（3）CART是一棵二叉树。接下来将以一个实际的例子对CART进行介绍：
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2023-07-11 13:41:46
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决策树的另一种实现，即CART算法。又叫做分类回归树。CART决策树是基于基尼指数来选择划分属性，基尼指数可以来度量数据集
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2024-04-01 14:22:37
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本篇将继续介绍决策的第三种算法：CART算法，它可以说是学习决策树的核心了。高级集成学习很多复杂框架都是基于CART的。下面将详细介绍CART算法的来龙去脉。CART生成算法CART剪枝算法CART算法小结决策树算法优缺点总结▍CART生成算法为什么叫CART算法呢？这还要从它的英文单词说起。CART是 "Classification and Regression Trees" 的缩写，意思是 "
原创
2021-01-19 14:22:43
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前面两篇文章分别介绍了用ID3和C4.5这两种算法来生成决策树
原创
2021-12-30 11:05:19
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前面两篇文章分别介绍了用ID3和C4.5这两种算法来生成决策树。
原创
2022-02-22 13:50:14
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一、树算法介绍当前数据挖掘领域中存在10个火热的算法、它们涉及到数据的聚类、分类、关联规则、排序等方面。今天就跟大家说说基于树的分类算法--决策树，决策树有非常良好的优点...
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2022-08-09 17:16:26
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1 为什么要剪枝 1.1 图形描述 横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数 纵轴表示决策树的预测精度 实线显示的是决策树在训练集上的精度 虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度 随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。 1.2 出现这种 ...
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2021-09-23 19:08:00
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根据决策树CART的原理用Python3写出，代码如下：from random import randrange# 根据阈值对单个属性数据（数值）进行分割def split_numerical(attribute_index, thresh, datasets): left, right = [], [] for r in datasets: if r[...
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2022-01-09 11:09:25
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目录决策树CART算法一、决策树CART算法学习目标二、决策树CART算法详解2.1 基尼指数和熵2.2 CART算法对连续值特征的处理2.3 CART算法对离散值特征的处理2.4 CART算法剪枝2.4.1 生成剪枝后的决策树2.4.2 选择最优子树2.5 CART算法剪枝流程2.5.1 输入2.5.2
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2019-12-05 19:40:00
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跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！在之前的一篇文章中，笔者分别介绍了用ID3和C4.5这两种算法来生成决策树。其中ID3算法每次用信息增益最大的特征来划分数据集，C4.5算法每次用信息增
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2021-12-28 16:38:39
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目录决策树CART算法一、决策树CART算法学习目标二、决策树CART算法详解2.5.1 输入2.5.2 输出2.5.3 流程2.4.1 生成剪枝后的决策树2.4.2 选择最优子树2.1 基尼指数和熵2.2 CART算法对连续值特征的处理2.3 CART算法对离散值特征的处理2.4 CART算法剪枝2.5 CART算法剪枝流程三、决策树CART算法流程3.4.1 处理连续值3.4.2 预测结果3.
原创
2021-04-16 20:33:07
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目录1 为什么要剪枝2 常用的减枝方法2.1 预剪枝2.2 后剪枝3 小结1 为什么要剪枝在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复
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2022-10-08 09:08:45
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机器学习实战 决策树CART简介及分类树实现 一：对比分类
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2020-07-14 22:19:00
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