决策树

Paste_Image.png

如果是连续值的时候，需要分离，如温度是否大于70

Paste_Image.png

Paste_Image.png

Paste_Image.png

变量的不确定性越大，熵越大

构造决策树节点问题，如何构造根节点
信息量获取： Gain(A) = Info(D) - Info_A(D)

Paste_Image.png

本身数据的信息熵

Paste_Image.png

按照年龄分后的信息熵

Paste_Image.png

已age为根节点后，继续以上边的步骤构造决策树

Paste_Image.png

Paste_Image.png

Paste_Image.png

Paste_Image.png

最后编辑于：2017.12.04 04:10:19

分类算法-决策树
决策树理论在决策树理论中，有这样一句话，“用较少的东西，照样可以做很好的事情。越是小的决策树，越优于大的决策树”。...
制杖灶灶阅读 5,961评论 0赞 25
数据挖掘中的分类预测之决策树算法
分类与预测餐饮企业经常会碰到下面的问题：如何预测未来一段时间内，哪些顾客会流失，哪些顾客最有可能成为VIP客户...
Skye_kh阅读 6,352评论 3赞 15
机器学习算法之决策树(Decision tree)
转自算法杂货铺--决策树决策树和随机森林学习笔记-欢迎补充 http://www.cnblogs.com/fion...
尧字节阅读 10,799评论 1赞 6
机器学习|决策树分类与python实现
目录： 1.决策树简介 2.决策树生成 a) 选择标准——熵 b) 信息增益——ID3算法 c) 信息增益率——C...
最会设计的科研狗阅读 5,971评论 1赞 4
分类算法之决策树(Decision tree)
3.1、摘要在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为...
chaaffff阅读 897评论 0赞 1

赞1赞

赞赏

手机看全文