决策树分类 1，概念 2，决策树算法 2.1，特征选择： 熵：值越大，不确定性因素越大；条件熵：条件对结果的影响不确定性；信息增益；信息增益比 2.2，决策树生成算法 1，ID3算法 2，c4.5算法 3，实例说明 4，CART决策树算法 4.1 决策树生成 回归树生成 分类树生成 举个例子： 第一 ...
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2017-09-02 22:32:39
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GBDT和随机森林的相同点： 1、都是由多棵树组成 2、最终的结果都是由多棵树一起决定 GBDT和随机森林的不同点： 1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成 2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成 3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投 ...
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2017-08-15 21:02:12
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本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。 C ...
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2017-08-15 10:10:38
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1.1工具安装 CTE XL是一款免费的分类树测试用例设计工具，安装过程很简单，下载好安装程序后，运行安装程序:如图点击下一步:点击下一步:是否创建桌面按钮:安装： 安装完成后，需要注册才能获取免费的License,打开CTE XL,会弹出一个注册的对话框，输入好Firstname,Famliyna ...
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2017-08-08 11:03:16
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class Category{ public $sonName; public $parentName; public function __consturt($id,$parent_id){ $this->sonName = $id; $this->parentName = $parent_id;... ...
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2017-07-17 18:42:07
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1. 决策树基本知识 决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法，可以分为分类树和回归树两类，分类树处理离散变量的，回归树是处理连续变量。 样本一般都有很多个特征，有的特征对分类起很大的作用，有的特征对分类作用很小，甚至没有作用。如决定是否对一个人贷款是，这个人的信用记录、收入等就是主要的判断 ...
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2017-07-06 22:53:52
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1 简介 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种学习到的函数被表示为一棵决策树。 2 决策树表示 决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试，并且该结点的每一个后续分支对应于该属性的一个可能值。 分类实例的 ...
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2017-07-03 16:18:06
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一、决策树的类型 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 (比如房子的价格，病人呆在医院的时间等)。 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点—比如处理在何处分裂的问题 ...
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2017-07-02 10:22:13
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先上效果图 顶级分类其实就是一级分类，二级分类也叫作一级分类的子分类，在这个基础上，子分类还可以拥有子分类，这样就构成了无限极分类。 接下来看具体实现的代码： 一、在控制器中按字段查询，查询出所有分类信息（id:该分类的ID值，cate_name:该分类的名称，pid:父ID，sorts:为显示标题 ...
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2017-06-19 18:45:24
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五.Classification (I) – Tree, Lazy, and Probabilistic 五.分类(I)-树,延迟,和概率 In this chapter, we will cover the following recipes: 在本章中，我们将介绍下列菜谱:准备培训和测试数据集 ...
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2017-05-29 17:20:23
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