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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 ...
DecisionTreeRegressor---回归树 一.重要参数 criterion: 1)输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE),父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为 特征选择的标准,这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失 ...
1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 ...
vote)的最终效果往往优于单个评估器投票的效果。 1、随机森林的诱因:决策树 随机森林是建立 ...
决策树在sklearn中的实现 目录 决策树在sklearn中的实现 sklearn 入门 决策树 1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 sklearn中的决策树 ...
Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1、关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示 ...
小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,首先声明一下,我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上 Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.20 Graphviz 0.8.4 (没有画不出决策树 ...