• 4、决策树

    上篇主要介绍和讨论了线性模型。首先从最简单的最小二乘法开始,讨论输入属性有一个和多个的情形,接着通过广义线性模型延伸开来,将预测连续值的回归问题转化为分类问题,从而引入了对数几率回归,最后线性判别分析LDA将样本点进行投影,多分类问题实质上通过划分的方法转化为多个二分类问题进行求解。本篇将讨论另一种被广泛使用的分类算法—决策树(Decision Tree)。

    4、决策树

    • 4.1 决策树基本概念
    • 4.2 决策树的构造
    • 4.3 剪枝处理
    • 4.4 连续值与缺失值处理