2 倔
发布日期:2021-06-29 18:48:38
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分类:技术文章
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文章目录
2.1概述
- 决策树功能强大受欢迎的分类和预测方法
- 有监督
- 树状图为基础,其输出结果为一系列简单实用的规则,故得名决策树。
- 决策树就是一系列if-then,用于分类问题,也可以用于回归
- 讲解原理时为方便,以分类为例
- 决策树模型基于特征对实例分类,是树状结构。
- 可读性强,分类速度快。
- 学习决策树时,通常采用损失函数最小化原则。
- 训练集用D表示,T表示一棵决策树。
2.2 算法笔记精华
2.2.1决策树原理
- 决策树是贪心算法,
- 在特性空间上执行递归的二元分割,
- 内部节点表示一个属性;
- 叶子节点表示一个分类。
- 用决策树分类时,将实例分配到叶节点的类中,
- 该叶节点所属的类就是该节点的分类。
- 决策树可表示给定特征条件下,类别的条件概率分布。
- 将特征空间划分为互不相交S1,S2,…,Sm。
- 设某个单元S内部有N个样本点,
- 则它定义一个条件概率分布
-
每个单元对应于决策树的一条路径。
-
所有单元的条件概率分布构成决策树所代表的条件概率分布。
-
单元 S i S_i Si内有 N i N_i Ni个样本点,
- 但整个单元都属 c ^ k \hat{c}_k c^k类。
- 即 S i S_i Si内的 N i N_i Ni个样本,哪个分类占优,
- 则整个单元都属该类。
2.2.2构建决策树的3个步骤
- 构建决策树通常包括3步
- 特征选择
- 决策树生成
- 决策树剪枝。
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