sklearn--决策树和基于决策树的集成模型
一.决策树 决策树一般以选择属性的方式不同分为id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系数),只能进行线性的分割,是一种贪婪的算法,其中sklearn中的决策树分为回归树和分类树两种,默认的是CART的决策树,下面介绍CART决策树 分支条件：二分类问题(只用来构建二叉树 ...
原文：sklearn--模型的评价
sklearn.metrics .MSE 均方误差 和RMSE 均方根误差 ,以及score lr.score test x,test y 越接近 越好,负的很差 from sklearn.metrics import mean squared error mean squared error test y,lr.predict test x mse np.sqrt mean squared e ...
2018-10-14 15:46 0 805 推荐指数：
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