决策树参数介绍
DecisionTreeRegressor 树模型参数: 1.criterion gini(基尼系数) or entropy(信息熵) 2.splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者 ...
原文：决策树参数
criterion: 特征选取标准。 默认：gini。 可选gini 基尼系数 或者entropy 信息增益 。 . 选择entropy，则是ID 或C . 算法。 ID 算法原理： a 计算训练集所有样本的信息熵。 b 计算每一特征分类后的信息增益。 c 选择信息增益最大的特征进行分类，得到子节点。 d 在还未被选择的特征中迭代b和c，直到无特征可分或信息增益已经无法达到要求的标准时，算法终止 ...
2021-01-03 11:24 0 362 推荐指数：
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