PatternRecognition-11-决策树&随机森林
模式识别 U11 集成学习– 决策树&随机森林
课堂内容
- 11.1 决策树
- 11.2 随机森林
11.1 决策树
- 关于分类任务
分类任务就是通过学习获得目标函数f,将每个属性集x映射到一个预先定义好的类标号y
- 分类与回归
- 分类目标属性y是离散的,回归目标属性y是连续的

11.1.1 决策树基本概念



11.1.2 决策树算法
- CLS学习系统
- ID3算法
- ID4算法
- ID5算法
- C4.5算法
- CART算法
1 算法构建



决策树的基本组成部分:决策结点、分支、叶子
2.ID3算法
训练集的熵

信息增益

算法步骤













小结


3. C4.5算法









4. CART算法












小结

11.2 随机森林







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