决策树与随机森林分类算法（Python实现）
一、原理： 决策树：能够利用一些决策结点，使数据根据决策属性进行路径选择，达到分类的目的。 一般决策树常用于DFS配合剪枝，被用于处理一些单一算法问题，但也能进行分类 。 也就是通过每一个结点的决策进行分类，那么关于如何设置这些结点的决策方式： 熵：描述一个集合内元素混乱程度的因素。 熵 ...
原文：【华为云技术分享】【Python算法】分类与预测——Python随机森林
.随机森林定义 随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行回归和分类的任务。同时，它也是一种数据降维手段，在处理缺失值 异常值以及其他数据探索等方面，取得了不错的成效。另外，它还担任了集成学习中的重要方法，在将几个低效模型整合为一个高效模型时大显身手。在随机森林中，会生成很多的决策树，当在基于某些属性对一个新的对象进行分类判别时，随机森林中的每一棵树都会给出自己的分类选择，并由此进行 投票 ， ...
2020-03-19 13:19 0 667 推荐指数：
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