机器学习_决策树Python代码详解
决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据； 决策树缺点：可能会产生过度匹配问题。 决策树的一般步骤： （1）代码中def 1，计算给定数据集的香农熵 ...
原文：机器学习-决策树理论详解
.什么是决策树 判定树 decision tree 决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或者类分布。树的最顶层是根结点。 机器学习中分类方法中的一个重要算法 .构造决策树的基本算法 树叶 . 熵 entropy 概念 信息和抽象该如何来度量 年香农提出 信息熵 entropy 的概念 一条信息的信息量大小和他的不 ...
2019-02-19 18:16 0 672 推荐指数：
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