决策树到随机森林

简述决策树原理? 决策树是一种自上而下,对样本数据进行树形分类的过程,由节点和有向边组成。节点分为内部节点和叶节点,其中每个内部节点表示一个特征或属性,叶节点表示类别。从顶部节点开始,所有样本聚在一起,经过根节点的划分,样本被分到不同的子节点中,再根据子节点的特征进一步划分,直至所有样本都被归到某个类别。 ...

2023-03-16 19:35 · 6 min · 2914 words · Reid

决策树

决策树 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果[1]。 下面先来看一个小例子,看看决策树到底是什么概念(这个例子来源于[2])。 ...

2023-03-16 19:35 · 9 min · 4302 words · Reid