Matlab关于决策树的是在哪个工具箱里决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。 决策树的优缺点： 优点： 1) 可以生成可以理解的规则。 2) 计算量相对来说不是很大。 3) 可以处理连续和种类字段。 4) ...
分类器的几种基本的分类器1.决策树分类器 提供一个属性集合，决策树通过在属性集的基础上作出一系列的决策，将数据分类。这个过程类似于通过一个植物的特征来辨认植物。可以应用这样的分类器来判定某人的信用程度，比如，一个决策树可能会断定“一个有家、拥有一辆价值在1.5 万到2.3 万美元之间的轿车、有两个孩子的人”拥有良好的信用。决策树生成器从一个“训练集”中生成决策树。SGI 公司的数据挖掘工具MineSet 所提供的可视化工具使用树图来显...
Bagging一般用什么作为弱分类器一般采用决策树做弱分类器不适合，这是因为： 1. 树分类器训练简单，线性分类器训练时间长。 2. 线性分类器比如说LR和LinearSVM分类准确率都比较高，与弱分类器的定义相违背。 3. 每个弱分类器的作用是学习某一个方面的特征，然后把多个弱的组合成强的，这是决策树的优势怎么使用随机森林进行分类？随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能...