Accord.Net中决策树 决策树介绍 决策树是一类机器学习算法，可以实现对数据集的分类、预测等。具体请阅读我另一篇博客（http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html）。 Accord.Net ...

决策树（decision tree） 决策树：是一种基本的分类和回归方法。它是基于实例特征对实例进行分类的过程，我们可以认为决策树就是很多if-then的规则集合。 优点：1）训练生成的模型可读性强，我们可以很直观的看出生成模型的构成已经工作方式，因为模型就是由数据属性和类别 ...

样本选自周志华老师的西瓜书 样本： 将上面的样本制作成为一个CSV文件，保存的编码为utf8，文中保存在/home/jsj/datetest/下名字wm20.csv 需要导入的文件： ...

DecisionTreeRegressor 树模型参数: 1.criterion gini(基尼系数) or entropy(信息熵) 2.splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者 ...

序号,实战,课时数,是否促销,是否提供配套资料,销量1,是,多,是,否,高2,否,少,是,是,低3,是,少,是,否,低4,是,多,否,否,低5,是,少,否,是,高6,是,多,是,是, ...

决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法，目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。 决策树的生成是一个递归的过程。在决策树的基本算法中，有三种情况会导致递归返回：（1）当前节点包含的样本全属于同一类别，无需划分；（2）当前属性集为空，或是所有样本在所有属性 ...

1 概述 　　1.1 决策树是如何工作的 　　1.2 构建决策树　　　　1.2.1 ID3算法构建决策树　　　　1.2.2 简单实例　　　　1.2.3 ID3的局限性　　1.3 C4.5算法 & CART算法　　　　1.3.1 修改局部最优化条件　　　　1.3.2 连续变量处理手段 ...

决策树在sklearn中的实现 目录 决策树在sklearn中的实现 sklearn 入门 决策树 1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 sklearn中的决策树 ...