[置顶] 《统计学习方法》 决策树 CART生成算法 分类树 Python实现
先贴一个全代码。后面有时间再来解释。# --*-- coding:utf-8 --*--import numpy as npclass Node: #结点def __init__(self, data = None, lchild = None, rchild = None): sel...
Python实现CART决策树算法及详细注释
CART算法是一种树构建算法，既可以用于分类任务，又可以用于回归，本文仅讨论基本的CART分类决策树构建，不讨论回归树和剪枝等问题，感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法
本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。决策树模型：决策树由结点和有向边组成。...
【十大经典数据挖掘算法】CART
【十大经典数据挖掘算法】系列C4.5K-MeansSVMAprioriEMPageRankAdaBoostkNNNaïve BayesCART1. 前言分类与回归树（Classification and Regression Trees, CART）是由*Leo Breiman, Jerome ...
决策树算法原理(CART分类树)
决策树算法原理(ID3，C4.5)CART回归树决策树的剪枝在决策树算法原理(ID3，C4.5)中，提到C4.5的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归。对这些问题，CART(ClassificationAndRegressionTree)做了改进...
机器学习技法-决策树和CART分类回归树构建算法
课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture重要！重要！重要~一、决策树（DecisionTree）、口袋（Bagging），自适应增强（AdaBoost）Bagging和AdaBoost算法再分类的时候，是让所有的弱分类器同时发挥作用。它...