【机器学习-西瓜书】四、决策树:信息熵;信息增益;增益率;ID3;C4.5

推荐阅读:纯度;信息熵;信息增益 关键词: 纯度;信息熵;信息增益;增益率;ID3;C4.5;基尼指数;预剪枝;后剪枝 4.1基本流程 关键词:决策树(decision tree) 决策树是一种分类方法,其优点:计算量小,可解释性强,比较适合处理有缺失属性值的样本以及类别不均衡的数据集。缺点:容易过拟合,数值必须是离散型。 一棵决策树包括:根结点,内部结点和叶结点。整个训练过程就是从根结点出发,经
相关文章
相关标签/搜索