【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】决策树——ID3和C4.5（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述决策树是一类非常经典的算法，很多集成模型的基学习器都是基于决策树的，像xgboost、gbdt、rf等，本篇重点讲解下决策树的分类原理，尽管它相对于那些树的集成模型效果不是太好，但是有必要了解一些最基本的树模型是如何分类的。决策树学习的思想主要来源于由Quinlan在....
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：....
《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...
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