统计学习方法——决策树

决策树是一种基本的分类与回归方法。    一、决策树模型 决策树可以转换成一个if-then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分的类的条件概率分布(特征为变量,类为概率)。 CART与ID3、ID4.5的区别:CART假设决策树是二叉树,特征取值为“是”或“否”。   二,决策树的生成算法 2.1、ID3、ID4.5算法 ID3和C4.5 输入:训练集D,特征集A,阀值μ 输出:决策树T 如
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