分类算法的决策逻辑讲得挺清楚的,适合刚上手挖掘任务的前端伙伴们了解一下基础套路。文章从决策树的结构讲到模型训练、评估,再结合实际业务,比如怎么给自行车厂商精准投放广告,案例也比较接地气。你要是之前对什么是决策树、什么是训练集这些概念还迷糊,看这篇就对了。
数据挖掘决策树分类算法入门
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数据挖掘决策树算法
决策树基本概念
一种树形结构,用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。
节点代表特征,分支代表决策,叶节点代表分类结果。
决策树算法
一种分类和回归的监督学习算法。
通过递归分割数据,创建决策树。
常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。
决策树研究问题
预测:基于给定的特征,预测一个目标变量的值。
分类:将数据点分配到预定义的类别。
回归:预测连续变量的值。
主要参考文献
决策树的原理与应用
决策树算法的实现
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数据挖掘技术——决策树算法
描述数据挖掘中的一种方法——决策树算法,虽然内容为英文,但通过图示可清晰理解。
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分类算法:决策树详解
分类算法:将数据分类到预定义类别中。
分类算法面临的问题:过拟合、欠拟合、特征选择。
决策树算法:采用树状结构,通过一系列规则将数据划分到不同的类中。
评估模型准确性:使用准确率、召回率、F1值等指标。
应用:医疗诊断、市场细分、欺诈检测等。
算法与数据结构
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决策树分类算法研究
决策树是数据挖掘中常用的分类算法,理解它能让你在数据时更加得心应手。想要了策树的核心原理和应用,国内外的一些优秀论文可以为你不少,是在数据挖掘和遥感影像分类领域。如果你对这些方向感兴趣,这些论文将对你的研究有价值。
如果你想深入了解,可以从这几篇文章入手:比如《决策树数据挖掘论文合集》可以你更好地理策树在数据挖掘中的应用,而《MATLAB C4.5 决策树分类算法》则为你了基于 MATLAB 的实践案例,挺实用的。另外,《贝叶斯决策树分类算法论文》还讨论了如何结合贝叶斯理论来改进决策树的性能。
如果你想学习决策树的算法实现,选择这些资源会让你走得更稳一些。
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