决策树算法的原理是一系列if else的逻辑迭代。适用于对数据进行分类和回归，优点是对于数据的本身要求不高，直观容易理解，缺点是容易过拟合和泛化能力不强。对于回归而言，不能外推。 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import nu ...
2018-07-19 13:35 0 2663 推荐指数：
一、内容 1、决策树算法原理 2、数据预处理示例 3、决策模型的建立 4、参数的选择 5、交叉验证及多参数选择 二、决策树算法原理 决策树是类似于树的结构，分支节点表示对一个特征进行测试。根据测试结果进行分类，树叶代表一个类别。 1,最经典的机器学习模型之一; 2,预测结果容易理解，易于解释 ...
使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取，数据类型保留，分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集，我把他们下载到了本地， 可以到我的git下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
<一>：特征工程：将原始数据转化为算法数据 一：特征值抽取 1：对字典数据 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ...
0.决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。 决策树学习是以实例为基础的归纳学习 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值 ...
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf ...
目录 一：学习机器学习原因和能够解决的问题 1.原因 2.机器学习能够解决的问题 二：为什么选择python作为机器学习的语言 三：机器学习常用库简介 1.scikit-learn 2.Jupyter ...
使用jieba库进行分词 安装jieba就不说了，自行百度！ 将标题分词，并转为list 所有标题使用空格连接，方便后面做自然语言处理 将分词后的标题 ...
机器学习分类算法 本章将介绍最早以算法方式描述的分类机器学习算法：感知器（perceptron）和自适应线性神经元。 人造神经元——早期机器学习概览 MP神经元 生物神经元和MP神经元模型的对应关系如下表： 这个结构非常简单，如果你还记得前面所讲的M-P神经元的结构的话，这个图 ...
