机器学习--决策树之分类树
决策树是机器学习的常见算法，分为分类树和回归树。当对一个样本的分类进行预测时使用分类树，当对样本的某一个值进行预测时使用回归树。本文是有关决策树的第一部分，主要介绍分类树的几种构建方法，以及如何使用分类树测试分类。 目录如下： 1、分类树的基本概念 2、采用数据集说明 3、划分数据集的几种 ...
原文：sklearn 学习之分类树
概要 基于 sklearn 包自带的 iris 数据集，了解一下分类树的各种参数设置以及代表的意义。 iris 数据集介绍 iris 数据集包含 个样本，对应数据集的每行数据，每行数据包含每个样本的四个特征 花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度 和样本的类别信息，所以 iris 数据集是一个 行 列的二维表。 iris 数据集总共有三类：Iris Setosa 山鸢尾 Iris Versicol ...
2018-04-19 19:54 0 2325 推荐指数：
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