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决策树——自变量类别过多或交互过多时的可选方案

在各种观察性研究中,或是混杂较多的干预性研究中,如果结局是分类变量(尤其是二分类变量,比如发病/未发病、死亡/存活)的时候。我们探索各种因素和结局之间的关联往往会用到Logistic回归等结局是分类变量的多因素分析方法。当我们进行Logistic回归的时候,有没有遇到过下面这样的尴尬情况:...

决策树(Decision Tree):通俗易懂

决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。...

SPSS实用教程:决策树预测分类模型

  SPSS实用教程,决策树预测分类模型。下面是对决策树归纳算法重要特点的总结:(1)决策树归纳是一种构建分类模型的非参数方法。换句话说,它不要求任何先验假设,不假定类和其他属性服从一定的概率分布。(2)找到最佳的决策树是NP完全问题。许多决策树算法都采取启发式的方法指导对假设空间的搜索。...