决策树(Decision Trees)
简介 决策树是一个预测模型，通过坐标数据进行多次分割，找出分界线，绘制决策树。 在机器学习中，决策树学习算法就是根据数据，使用计算机算法自动找出决策边界。 每一次分割代表一次决策，多次决策而形成决策树，决策树可以通过核技巧把简单的线性决策面转换为非线性决策面 ...
原文：第六章——决策树（Decision Trees）
决策树是强大的，多功能的机器学习算法。 . 训练和可视化一个决策树 在iris数据集训练DecisionTreeClassifier： from sklearn.datasets import load iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier iris load iris X iris.data :, : petal length ...
2018-04-20 17:10 0 3089 推荐指数：
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第六章
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决策树（decision tree）
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决策树——Decision Tree
前言 生活中有很多利用决策树的例子。西瓜书上给的例子是西瓜问题（讲到这突然想到书中不少西瓜的例子，难道这就是它西瓜封面的由来？）\。大致意思是，已经有一堆已知好瓜坏瓜的西瓜，每次挑取西瓜的一条属性，将西瓜进行分类。然后在分类的西瓜中，继续挑取下一条属性进行更加细致的划分，直到所有的属性被用完 ...