sklearn之决策树
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原文：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id 信息增益 ,c . 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 分支方法：对于连续特征的情况：比较阈值，高于某个阈值就属于某一类，低于某个阈值属于另一类。对于离散特征：抽取子特 ...
2018-10-16 19:19 0 1122 推荐指数：
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