在接下来的几章,作者主要给大家讲一讲决策树分类算法,包括ID3算法,C4.5算法和CART算法。 为了感谢大家的支持,其中有一些内容都是作者在外面做培训的内容,希望对大家的理解有所帮助。 决策树分类模型简介
决策树算法的工作过程 决策树的结构决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支。 决策树的结构 决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? (年龄);母亲:26。 女儿:长的帅不帅? (长相);母亲:挺帅的。 女儿:收入高不? (收入情况);母亲:不算很高,中等情况。 女儿:是公务员不? (是否公务员);母亲:是,在税务局上班呢。 ======>>>女儿:那好,我去见见。 找对象的决策树分类模型
决策树分类模型学习
分类特征选择
决策树的剪枝
|
|