決策樹——（三）決策樹的生成與剪枝CART
前面兩篇文章分別介紹了用ID3和C4.5這兩種算法來生成決策樹。其中ID3算法每次用信息增益最大的特徵來劃分數據集，C4.5算法每次用信息增益比最大的特徵來劃分數據集。下面介紹另外一種採用基尼指數爲標準的劃分方法，CART算法。 1. CART算法 分類與迴歸算法(Classification and Regression Tree,CART)，即可以用於分類也可以用於迴歸，是應用廣泛的決策樹學習
相關文章
- 1. 決策樹的生成與剪枝CART
- 2. 決策樹——（二）決策樹的生成與剪枝ID3,C4.5
- 3. 決策樹的生成與剪枝
- 4. 決策樹及決策樹生成與剪枝
- 5. 決策樹：CART決策樹剪枝算法（超詳細）
- 6. 決策樹剪枝
- 7. 決策樹__剪枝
- 8. 決策樹CART以及剪枝
- 9. 決策樹剪枝策略
- 10. 決策樹剪枝(cart剪枝)的原理介紹
- 更多相關文章...
- • XML 樹結構 - XML 教程
- • SVN 解決衝突 - SVN 教程
- • Scala 中文亂碼解決
- • 常用的分佈式事務解決方案
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 決策樹的生成與剪枝CART
- 2. 決策樹——（二）決策樹的生成與剪枝ID3,C4.5
- 3. 決策樹的生成與剪枝
- 4. 決策樹及決策樹生成與剪枝
- 5. 決策樹：CART決策樹剪枝算法（超詳細）
- 6. 決策樹剪枝
- 7. 決策樹__剪枝
- 8. 決策樹CART以及剪枝
- 9. 決策樹剪枝策略
- 10. 決策樹剪枝(cart剪枝)的原理介紹