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决策树算法有哪些
构建
决策树
的三种
算法
是什么?
答:
构建决策树的三种算法是:
CHAID、CART、ID3
。1、CHAID CHAID算法的历史较长,中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。2、CART CART算法产生于20世纪80年代中期,中文简称为分类与回归树,CART的分割逻辑与CHAID相同,每一层的划分都是基于对所有自变量的检验和选择上的。但是...
决策树
求解
算法有哪些
答:
决策树求解算法有:ID3,C4.5,CART等
。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J...
常见
决策树
分类
算法
都
有哪些
?
答:
2.CLS算法
CLS算法就是最原始的决策树分类算法,基本流程是,从一棵空数出发,不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中,直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。3.
ID3算法
ID3算法就是对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性,利用信息熵的...
22.什么是
决策树
法
答:
决策树法是一种常用的机器学习算法和统计方法
。决策树法是通过构建决策树来解决问题的一种策略。决策树是一种类似于流程图的结构,能够直观地展示决策过程。在构建决策树的过程中,根据数据的属性和目标值,通过递归的方式将数据集划分为多个子集,从而形成树状结构。每一个非叶子节点代表一个属性或决策条...
决策树算法
的典型算法
答:
决策树的典型算法有ID3,C4.5,CART等
。国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一。C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。C4.5算法产生的分类...
决策树有哪些
分类?
答:
让我们一起深入剖析这三大主流
决策树算法
:ID3、C4.5和CART。首先,我们来到ID3的世界,它以信息增益作为核心原则。这种算法在构建过程中,倾向于选择拥有更多属性值的属性,这在一定程度上保证了模型的复杂性,但有时可能导致过拟合。尽管如此,ID3凭借其直观性和易于理解的特点,仍然在许多领域得到应用。...
决策树算法
答:
算法理论:我了解的
决策树算法
,主要有三种,最早期的ID3,再到后来的C4.5和CART这三种算法。这三种算法的大致框架近似。决策树的学习过程 1.特征选择 在训练数据中 众多X中选择一个特征作为当前节点分裂的标准。如何选择特征有着很多不同量化评估标准,从而衍生出不同的决策树算法。2.决策树生成 根据...
决策树算法
在
哪些
方面有着广泛的应用?
答:
常见决策树分类算法 1、
CLS算法
最原始的决策树分类算法,基本流程是,从一棵空数出发,不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中,直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。
2、ID3算法
对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性,利用信息熵的下降...
决策树
原理及
算法
比较
答:
决策树
的生成
算法
分为两个步骤:预剪枝和后剪枝 CCP(cost and complexity)算法:在树变小和变大的的情况有个判断标准。误差率增益值:α值为误差的变化 决策树的终止条件: 1,某一个节点的分支所覆盖的样本都是同一类的时候 2,某...
请比较k近邻,
决策树
和朴素贝叶斯这三种分类
算法
之间的异同点
答:
决策树算法
主要包括id3,c45,cart等算法,生成树形决策树,而朴素贝叶斯是利用贝叶斯定律,根据先验概率求算后验概率。如果训练集很小,那么高偏差/低方差分类器(如朴素贝叶斯分类器)要优于低偏差/高方差分类器(如k近邻分类器),因为后者容易过拟合。然而,随着训练集的增大,低偏差/高方差分类器将...
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