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关于决策树

关于决策树

作者: RaferYY | 来源:发表于2017-09-29 00:32 被阅读0次

监督学习算法

基本过程:样本学习得到预测函数f(x),测试集评估效果

常用的决策树算法:ID3,C4.5和CART

属性划分的方法:ID3使用信息增益,C4.5使用信息增益率,而CART使用Gini基尼指数(三种)

在数据挖掘中,决策树主要有两种类型:

分类树 的输出是样本的类标。

回归树 的输出是一个实数 (例如房子的价格,病人呆在医院的时间等)。

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