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lecture 4-分类基本原理与决策树
分类: 基本概念与决策树;分类: 定义;分类任务示例;构建分类模型的一般方法;分类技术;决策树方法分类任务—学习;决策树方法分类任务—学习;决策树方法分类任务—学习;决策树方法分类任务—学习;决策树方法分类任务—学习;决策树方法分类任务—学习;决策树方法分类任务—学习;决策树方法分类任务—学习;决策树方法分类任务—学习;决策树方法分类任务—应用;将分类模型应用于测试集;将分类模型应用于测试集;将分类模型应用于测试集;将分类模型应用于测试集;将分类模型应用于测试集;将分类模型应用于测试集;决策树方法分类任务—学习;决策树归纳;Hunt 算法结构;Hunt 算法;决策树归纳的问题;表示属性测试条件的方法;标称属性的属性测试条件;序数属性的属性测试条件;连续属性的属性测试条件;连续属性划分;如何选择最优划分;贪婪方法:
选择纯度更高的结点来进行划分
需要表??划分后子女结点不纯性的度量:
;结点不纯性度量;寻找最优划分;寻找最优划分;不纯性度量: GINI;计算单个结点的Gini指标值;计算一组结点的Gini指标值;二元属性: 计算GINI指标值;标称属性: 计算Gini指标值;连续属性: 计算Gini指标值;连续属性: 计算Gini指标值;不纯性度量: 熵Entropy;计算单个结点的熵Entropy;计算划分后的信息增益;采用信息增益进行划分带来的问题;增益率 Gain Ratio;不纯性度量: 分类误差;计算单个结点的分类误差;不纯性度量之间的比较;分类误差 vs Gini指标值;基于决策树的分类方法;Example: C4.5
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