决策树分类器
一.方法简介 决策树是一种基本的分类与回归方法，这里主要介绍用于分类的决策树。决策树模式呈树形结构，其中每 个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一个类别。学习时利用 训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树 ...
原文：基于Python的决策树分类器与剪枝
作者 Angel Das 编译 VK 来源 Towards Data Science 介绍 决策树分类器是一种有监督的学习模型，在我们关心可解释性时非常有用。 决策树通过基于每个层次的多个问题做出决策来分解数据 决策树是处理分类问题的常用算法之一。 为了更好地理解它，让我们看看下面的例子。 决策树通常包括： 根节点 表示被进一步划分为同质组的样本或总体 拆分 将节点分为两个子节点的过程 决策节点 ...
2020-08-06 13:47 0 1859 推荐指数：
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