第六章——决策树（Decision Trees）
决策树是强大的，多功能的机器学习算法。 6.1 训练和可视化一个决策树 在iris数据集训练DecisionTreeClassifier： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import ...
原文：决策树(Decision Trees)
简介 决策树是一个预测模型，通过坐标数据进行多次分割，找出分界线，绘制决策树。 在机器学习中，决策树学习算法就是根据数据，使用计算机算法自动找出决策边界。 每一次分割代表一次决策，多次决策而形成决策树，决策树可以通过核技巧把简单的线性决策面转换为非线性决策面。 基本思想 树是由节点和边两种元素组成的结构。有这几个关键词：根节点 父节点 子节点和叶子节点。 父节点和子节点是相对的，子节点由父节点根 ...
2019-02-24 15:34 0 832 推荐指数：
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◆版权声明：本文出自胖喵~的博客，转载必须注明出处。 转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/10088976.html 前言 之前在测试建模分析中讲过决策树的概念，这里要说的机器学习的决策树在构建上和最终目的与之前的决策树是有一些 ...
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