文件名称:
决策树启发式和修剪：构建和训练决策树。 修剪正则化-源码
开发工具:
文件大小: 49kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-21
详细说明：决策树启发式和修剪
我们可以将决策树定义为计算树，其中每个节点都包含一个关于属性的问题，节点的每个分支都包含对该问题的答案。 哪个问题/属性应该放在每个节点中，由决策树学习算法确定。 如Mitchel中所述，为学习决策树而开发的大多数算法都是核心算法的变体，该核心算法在可能的决策树的空间中采用了自上而下的贪婪搜索。
决策树什么时候合适？
对于监督学习：该算法需要标记数据可用
分类：目标具有离散值
当我们有嘈杂的数据时：训练数据可能包含错误
算法：
ID3 (Examples, Target_Attribute, Attributes)
Create a root node for the tree
If all examples are positive, Return the single-node tree Root, with label = +.
If
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