python机器学习案例系列教程——决策树(ID3、C4.5、CART)

xiaoxiao2021-02-28  4

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏)

python数据挖掘系列教程

决策树简介

决策树算是最好理解的分类器了。决策树就是一个多层if-else函数,就是对对象属性进行多层if-else判断,获取目标属性(类标签)的类别。由于只使用if-else对特征属性进行判断,所以一般特征属性为离散值,即使为连续值也会先进行区间离散化。

在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与类别属性之间的一种映射关系。

分类决策树概念:是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型:内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个分类。

思考:选哪些特征属性参与决策树建模、哪些属性排在决策树的顶部,哪些排在底部,对属性的值该进行什么样的判断、样本属性的

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