决策树参数
1、criterion: 特征选取标准。 默认：gini。 可选gini（基尼系数）或者entropy（信息增益）。 1.1 选择entropy，则是ID3或C4.5算法。 ID3 ...
原文：决策树建树及参数调优策略实战
matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd 引入数据 from sklearn.datasets.california housing import fetch california housinghousing fetch california housing print housing.DESCR 导 ...
2018-12-19 12:53 0 861 推荐指数：
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引言 在这篇文章中，我们将探讨决策树模型的最重要参数，以及它们如何防止过度拟合和欠拟合，并且将尽可能少地进行特征工程。我们将使用来自kaggle的泰坦尼克号数据。 导入数据 查看缺失值 把Cabin’, ‘Name’ and ‘Ticket’移除 ...
决策树参数介绍
DecisionTreeRegressor 树模型参数: 1.criterion gini(基尼系数) or entropy(信息熵) 2.splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者 ...
决策树(三)：常见算法及剪枝策略
目录 主要算法 ID3 算法 C4.5 算法 CART(classification and regression)算法 决策树剪枝 主要算法 ID3 算法 核心思路：在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归 ...
【Python机器学习实战】决策树与集成学习（七）——集成学习（5）XGBoost实例及调参
上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述，XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项，同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差（事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开（详细上面Tips有讲解），但XGBoost在求解决策树和最优值都用 ...
机器学习实战之决策树
一,引言： 上一章我们讲的kNN算法，虽然可以完成很多分类任务，但它最大的缺点是无法给出数据的内在含义，而决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树算法能够读取数据集合，决策树的一个重要任务是为了数据所蕴含的知识信息，因此，决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取一系列规则 ...
[机器学习实战]决策树
1. 简介 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型 ...
python选择最佳决策树参数
注：学习的网易云课堂的Python数据分析(机器学习)经典案例，每个案例会教你数据预处理、画图和模型优化。比有些简单调个包跑一下的课程负责任的多。 ...