数据挖掘从入门到放弃（二）：决策树
决策树算法理解决策树是直观运用概率分析的树形分类器，是很常用的分类方法，属于监管学习，决策树分类过程是从根节点开始，根据特征属性值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。比如说买瓜的时候，根据瓜的某些特征属性直观判断瓜的好坏，下图依次根据纹理清晰度、根蒂、色泽...
【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘特点 | 数据挖掘组件化思想 | 决策树模型 ) ★
文章目录一、 数据挖掘特点二、 数据挖掘组件化思想三、 决策树模型1、 决策树模型创建2、 树根属性选择一、 数据挖掘特点1 . 用于挖掘的数数据源 必须 真实 :① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ;② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 ,...
【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 )（二）
3 . 决策树模型 :建立模型 : 将上述数据集的 属性 ( 特征 ) 转换为树状的模型 ;确定树根 : 首先要确定哪个属性作为树根 , 这个选择是有一定要求的 , 不能随意指定一个任意的特征作为树根 ;4 . 决策树 属性划分 :属性划分策略 : 根据一定的策略 , 确定哪个属性作为树根 , 然后...
【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 )（一）
文章目录I . 决策树模型II . 决策树模型 示例III . 决策树算法列举IV . 决策树算法 示例V . 决策树算法性能要求VI . 决策树模型创建 ( 递归创建决策树 )VII . 决策树 树根属性 选择I . 决策树模型1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决...
Spark 数据挖掘 - 利用决策树预测森林覆盖类型
Spark 数据挖掘—利用决策树预测森林覆盖类型 1 前言 预测问题记住一点：最垃圾的预测就是使用平均值，如果你的预测连比直接给出平均值效果都要差，那就省省吧！统计学诞生一个多世纪之后，随着现在机器学习和数据科学的产生，我们依旧使用回归的思想来进行预测，尽管回归 就是用平均值向后不断回滚来预测。回归...
一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念
接前面系列4篇： 一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析 一小时了解数据挖掘③：详解大数据挖掘の分类技术 一小时了解数据挖掘④：商务智能原理解读の数据挖掘九大定律 数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中...
一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念
数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本文主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。 数据挖掘的一般步骤 从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换...
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