锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

cart算法分析,算法分析与设计期末考试

经验分享睿知

ID3 算法简介ID3 算法全称是迭代二叉树生成3 算法(迭代二分法3)这个算法首先需要进行特征选择 ， 然后生成决策树，其中特征选择基于“信息增益” 。CART 算法中的一个属性被分类后，CART就是classificationandregregationtree的缩写 。

1、决策树法(一名称:王赢第一中学 。:学院:从【嵌入式牛入门】转来的决策树是基本的分类回归方法 。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树生成和决策树剪枝 。决策树学习的一些思想主要来源于1986年Quinlan提出的ID3 算法、1993年提出的C4.5 算法、1984年Breiman等人提出的CART 算法 。

【嵌入式牛文】1决策树模型及学习决策树解决分类问题的一般方法1.1决策树模型的定义:分类决策树模型是描述实例分类的树形结构 。决策树由节点和有向边组成 。节点有两种类型:internalnode和leafnode 。内部节点代表一个特性或属性 ， 叶节点代表一个类 。

2、决策树ID3,C4.5,CART 算法中某一属性分类后,是否能运用该属性继续分类... cart Tree无论是分类树还是回归树都是二叉树 。无论是离散属性还是连续属性 。只要损失(回归树的损失是平方损失，分类树的损失是熵)能继续减少，即使是使用过的属性也能从根节点继续使用到当前节点 。只是拆分点不一样 。已使用的分类属性不能用于分类 。假设:如果再次用于分类，在数据足够的情况下，相当于把整个数据集中的每一条信息都用树形结构表示出来 。

ID3选择信息增益的属性进行递归分类，C4.5改进为使用信息增益率选择分类属性 。CART是classificationandregregationtree的缩写 。说明CART不仅可以分类，还可以回归 。其中，基尼系数用于选择分类属性 。下面主要介绍ID3和CART 算法 。
【cart算法分析,算法分析与设计期末考试】
3、用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART 算法?ID3 算法简介ID3 算法全称是迭代二叉树生成3 算法(迭代二分法3)首先需要进行This算法特征选择，然后生成决策树，然而其中由于决策树完全基于训练集 ， 所以可能对训练集过于“依赖” ， 即出现over的现象因此，决策树生成后，需要对其进行修剪 。剪枝有两种形式 ， 即预剪枝和后剪枝，一般采用后剪枝 。

4、大数据挖掘的 算法有哪些?数据挖掘的本质还是机器学习算法详细内容请参考十大常见数据挖掘算法 。常用的有SVM、决策树、朴素贝叶斯和logistic回归，主要解决分类和回归问题 。算法:1.朴素贝叶斯 ， 超级简单，就像做一些计数工作一样 。如果条件独立性假设成立，NB会比判别模型收敛得更快，所以你只需要少量的训练数据 。即使条件独立性假设不成立，NB在实践中的表现依然出奇的好 。

与NB的条件独立性假设相比 ， LR不需要考虑样本是否相关 。与决策树和支持向量机不同，NB具有很好的概率解释能力 ， 并且很容易用新的训练数据更新模型 。如果你想要一些概率信息或者希望在未来有更多数据的时候方便的更新和改进模型，LR是值得使用的 。3.决策树，DT很好理解和解释 。DT是非参数的 ， 所以不需要担心异常值(或离群值)和数据是否线性可分 。DT的主要缺点是容易过拟合 ， 这也是为什么提出了random forest 算法等集成学习的原因 。

5、决策树求解 算法有哪些决策树解决方案算法 ID3、C4.5、购物车等 。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法 。这是一种典型的分类方法 。先对数据进行处理，用归纳算法生成可读的规则和决策树，再用决策分析处理新的数据 。本质上，决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程 。决策树方法最早产生于20世纪60年代，到了70年代末 。ID3 算法是JRossQuinlan提出的 。这个算法的目的是减少树的深度 。
C4.5 算法在ID3 算法的基础上进行了改进，对预测变量的缺失值处理、剪枝技术和求导规则都有了很大的改进 。它适用于分类和回归问题，决策树算法构造一棵决策树，发现数据中包含的分类规则 。如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容，决策树的构建可以分两步进行 。第一步是决策树的生成:从训练样本集生成决策树的过程 。

    推荐阅读


    上一篇：cww率是什么意思？cww喷怎么操作

    下一篇：excel业绩分析