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二分类最优阈值确定_一文看懂决策树分类模型理论和应用
作者：Monodyee | 2024-04-04 03:09:47
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针对阈值只有2种怎么进行决策树
决策树模型理论介绍
- 决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新集进行预测
- 非参数学习算法。对每个输入使用由该区域的训练数据计算得到的对应的局部模型
- 决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下递归方式构造决策树
- 在其生成过程中，分割方法即属性选择度量是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性
决策树的结构
决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。
决策树的结构
决策特征/属性选择
- 特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征
- 选择特征的准则：
- 信息增益—ID3算法
- 信息增益比—C4.5算法
- 基尼指数—CART算法
决策树的减枝
CART算法(C
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