【Python数据挖掘】决策树、随机森林、Bootsing、
决策树的定义 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出 ...
原文：Python数据挖掘—分类—随机森林
概念 随机森林 RandomForest ：随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别数输出的类别的众数而定 优点：适合离散型和连续型的属性数据 对海量数据，尽量避免了过度拟合的问题 对高维数据，不会出现特征选择困难的问题 实现简单，训练速度快，适合 进行分布式计算 View Code 决策树评分： 随机森林评分： 发现随机森林在不调优的情况下，得分高于决策树模型 调优：设置 ...
2018-10-05 23:30 0 2414 推荐指数：
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