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基於決策樹的分類算法
時間 2019-11-08
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背景:我的對挖掘算法不太瞭解,學習過程當中看到有C4.5算法、CART算法等,看起來都是同樣的決策樹,不知其區別,因此網絡上搜索學習,備忘以下:
從決策樹開始介紹,該博文不錯:
算法雜貨鋪——分類算法之決策樹(Decision tree)
決策樹在決策過程當中,選擇根節點屬性的度量方法(分裂規則)有多種,通常使用自頂向下遞歸分治法,並採用不回溯的貪心算法;
咱們看到的各類決策樹算法,其實主要是由於採用的度量方式的不一樣而獲得的。
下面介紹基於不一樣的度量方法的三種算法;
信息增益越大越好(ID3算法)、信息增益率越大越好(C4.5算法)、Gini增益越大越好(CART算法)
首先須要瞭解下信息熵、信息增益的概念,由於度量方法是基於此的;請見:
信息熵(Entropy)、信息增益(Information Gain)
這些算法基於
奧卡姆剃刀原理(若無必要,勿增實體)
,即越是小型的決策樹越優於大的決策樹;
ID3算法請見:
概括決策樹ID3(Java實現)
C4.5算法請見:
C4.5決策樹
、
數據挖掘十大經典算法(1):C4.5算法
CART算法請見:
CART算法簡介
--------------------
CART 分類迴歸樹Classification and Regreesion Tree
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