机器学习Sklearn系列：（三）决策树
决策树 熵的定义 如果一个随机变量X的可能取值为X={x1，x2，..，xk}，其概率分布为P(X=x)=pi(i=1，2，...，n)，则随机变量X的熵定义为\(H(x) = -\sum{p(x)logp(x)}=\sum{p(x)log{\frac{1}{p(x)}}}\)。需要 ...
原文：sklearn机器学习 系列一 决策树 sklearn.tree
决策树是如何工作的： 图一 图二 将数据根据特征分析，可以分成：根节点 初始节点 中间节点 叶节点 无再可分节点 。 微信群：回复K 进群 决策树算法的核心是要解决两个问题： 如何从数据表中找出最佳节点和最佳分枝 如何让决策树停止生长，防止过拟合 sklearn建模流程： 代码如下： DecisionTreeClassifier 函数： class sklearn.tree.DecisionTre ...
2020-03-27 10:34 0 2441 推荐指数：
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