关于数据挖掘中决策树的知识答：2.决策树的原理 一般来说，决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下以递归方式构造决策树。而贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择。在决策树生成过程中，划分选择即属性选择度量是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性。这样就能够方便数据属性的划分，然后，下一步是...
决策树算法总结答：将特征空间划分为互不相交的单元或区域，并在每个单元定义一个类的概率分布，就构成一个条件概率分布。决策树的一条路径对应于划分中的一个单元。决策树所表示的条件概率分布由各个单元给定条件下类的条件概率分布组成。
简述决策树的原理及过程答：原理：决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。在决策树中，每一个节点代表一个特征或属性，每一条边代表一个判断或决策，而每一个叶子节点代表一个分类或预测结果。通过对样本数据进行不断地划分和分类，最终可以得到一棵树形结构的分类模型。过程：决策树的构...
决策树原理及算法比较答：决策树原理介绍：第三步：对于每个属性执行划分：（1）该属性为离散型变量 记样本中的变量分为m中 穷举m种取值分为两类的划分 对上述所有划分计算GINI系数 （2）该属性为连续型变量 将数据集中从小到大划分 按顺序逐一将两个相临值的均值作为分割点 对上述所有划分计算GINI系数 学历的划分使得顺序的...
决策树算法原理是什么?答：决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子，构造的结果是一棵二叉树或多叉树。二叉树的 内部节点(非 叶子节点)一般表示为一个逻辑判断，如形式为a=aj的逻辑判断，其中a是属性，aj是该属性的所有取值：树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树(ID3)的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个 ...
什么是决策树算法?答：是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。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对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树决策法是( )。答：决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中，决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用，一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法。决策树法原理 决策树法利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其...
决策树算法-原理篇答：关于决策树算法，我打算分两篇来讲，一篇讲思想原理，另一篇直接撸码来分析算法。本篇为原理篇。 通过阅读这篇文章，你可以学到： 1、决策树的本质 2、决策树的构造过程 3、决策树的优化方向 决策树根据使用目的分为：分类树和回归树，其本质上是一样的。本文只讲分类树。决策树，根...
【机器学习·基本功】-1决策树 | 算法原理介绍答：修剪策略与复杂度控制 为防止过拟合，我们引入了预修剪和后修剪。预修剪设置深度限制或分裂条件，如当误差减少不再明显时停止。后修剪则在训练后简化决策树，通过代价函数C(T)平衡精度与复杂度，如λ=0.3时，根据C(T)值来决定是否进行修剪。处理缺失数据的策略 面对数据缺失，我们有删除、推算和归类...
决策树的原理及算法答：暂无 请你用下面的例子来模拟下决策树的流程，假设好苹果的数据如下，请用 ID3 算法来给出好苹果的决策树。「红」的信息增益为：1「大」的信息增益为：0 因此选择「红」的作为根节点，「大」没有用，剪枝。数据分析实战45讲.17 丨决策树（上）：要不要去打篮球？决策树来告诉你 ...
网友点评：
充骅肥19771882437：
Drools7.0如何实现决策树 -
吉州区943回复：
如何用R语言实现决策树C5.0模型在决策树生成模型后,将预测数据作为输入,并与生成的模型连接进行求解即可.
充骅肥19771882437：
进行数据价值挖掘的基础是什么大数据技术 -
吉州区943回复：
数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息.决策树算法:例如通过算法可以对已知的事物进行分类.关联规则算法:例如在超级中把啤酒和尿不湿放在一起,可以提高销量.等等吧.
充骅肥19771882437：
数据分析方法中的dot法 -
吉州区943回复：
数据挖掘,又译为资料探勘.它是数据库知识发现中的一个步骤.数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程.数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过...
充骅肥19771882437：
需要掌握哪些大数据算法 -
吉州区943回复：
原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)
充骅肥19771882437：
如何实现并应用决策树算法 -
吉州区943回复：
.ID3算法(Iterative Dichotomiser 迭代二分器),也是本文要实现的算法,
充骅肥19771882437：
svms 和 random forests是什么算法 -
吉州区943回复：
支持向量机 (SVM,support vector machine)是 Vapnik Cortes & Vapnik 1995 年首先提出 来的,是近年来机器学习研究的一项重大成果.支持向量机的基本思想是,寻找一个最优超 平面使它的分类间隙最大,对线性问题即寻找最优分类线,对...
