【机器学习】ID3、C4.5、CART 算法
常见的决策树算法 1. ID3 ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法使用信息增益作为特征选择的标准。它是一种贪心算法，信息增益表示按某特征划分数据集前后信息熵的变化量，变化量越大，表示使用该特征划分的效果越好。但ID3偏向于选择取值较多的特征，可能导致过拟合。 以下是ID3算法的实现步骤： 1. 计算数据集的熵：熵是度...
【机器学习】CART决策树算法的核心思想及其大数据时代银行贷款参考案例——机器认知外界的重要算法
✈✈✈✈引言✈✈✈✈ CART算法既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，这使得它在多个领域都有广泛的应用。例如，在电商推荐系统中，CART算法可以用于构建商品推荐模型，提高用户购物体验和销售额；在金融风控领域，CART算法可以应用于信用评分和欺诈检测等场景，帮助银行和其他金融机构降低风险。 相比于其他决策树算法（如ID3和C4.5），CART算法具有更强的适用性。...
机器学习决策树算法cart剪枝
1 为什么要剪枝在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能因训练样本学得"太好"了，以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质而导致过拟合。因此，可通过主动去掉一些分支来降低过拟合的风险。图形描述横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立....
【机器学习】决策树——CART分类回归树（理论+图解+公式）
一、概述针对于ID3和C4.5只能处理分类的问题，后来有人提出了CART，该模型是由Breima等人在1984年提出的，它是被应用广泛的决策树学习方法，它可以用于分类与回归问题，同样CART也是由特征选择、树的生成以及剪枝组成。所以针对于该算法可以分为几种情况：数据：离散型特征、连续型特征标签：离散值、连续值针对于不同的场景处理方式也大不相同，一般情况下选择特征划分节点时，如果标签为离散的，我们....
机器学习-决策树（ID3、C4.5、CART）
【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。对于基本树我将大致从以下四个方面介绍每一个算法：思想、划分标准、剪枝策略，优缺点。1. ID3ID3 算法是建立在奥卡姆剃刀（用较少的东西，同样可以做好事情）的基础上：越是小型的决策树越优于大的决策树。1.1 思想从信息论的知识中我们知道：....
人工智能之机器学习CART算法解析
人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下CART算法。 我们知道十大机器学习中决策树算法占有两席位置，即C4．5算法和CART算法，可见CART算法的重要性。下面重点介绍CART算法。 不同于ID3与C4．5，CART为一种二分决策树，是满二叉树。CART算法由Breiman等人在1984年提出，它采用与传统统计学完全不同的方式构建预测准...
《机器学习实战》基于信息论的三种决策树算法(ID3,C4.5,CART)
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 github 源码同步：https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learn...
【机器学习笔记之三】CART 分类与回归树
本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。 CART算法有两步： 决策树生成和剪枝。 决策树生成：递归地构建二叉决策树的过程，基于训练数...
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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