机器学习Sklearn系列：（三）决策树
决策树 熵的定义 如果一个随机变量X的可能取值为X={x1，x2，..，xk}，其概率分布为P(X=x)=pi(i=1，2，...，n)，则随机变量X的熵定义为\(H(x) = -\sum{p(x)logp(x)}=\sum{p(x)log{\frac{1}{p(x)}}}\)。需要 ...
原文：机器学习：决策树（二）——sklearn决策树调参
参数解析 参数 DecisionTreeClassifier DecisionTreeRegressor 特征选择标准criterion 可以使用 gini 或者 entropy ，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数 gini 就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID , C . 的最优特征选择方法。 可以使用 mse 或者 mae ，前者是均方差，后者是和均值之差 ...
2018-09-11 18:56 1 4399 推荐指数：
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