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决策树
决策树
决策树归纳的基本算法是贪心算法,它以自顶向下递归各个击破的方式构造决策树。 贪心算法:在每一步选择中都采取在当前状态下最好的选择。 在其生成过程中,分割方法即属性选择度量是关键。通过属性选择度量,选择出最好的将样本分类的属性。 根据分割方法的不同,决策树可以分为两类:基于信息论的方法(较有代表性的是ID3、C4.5算法等)和最小GINI指标方法(常用的有CART,SLIQ及SPRINT算法等)。 前面已经学习了预备知识信息量与Gini index ID3算法 ID3的属性选择度量就是使用信息增益,选择最高信
用户1733462
2018-06-01
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