决策树及其剪枝原理
决策树可以分成ID3、C4.5和CART。 CART与ID3和C4.5相同都由特征选择，树的生成，剪枝组成。但ID3和C4.5用于分类，CART可用于分类与回归。 ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的，每个节点下的叉树由该节点特征的取值种类而定，比如特征年龄分为（青年，中年，老年 ...
原文：剪枝决策树原理与Python实现
目录 一 决策树模型 二 选择划分 . 信息熵和信息增益 . 增益率 . 基尼指数 三 剪枝 . 预剪枝 . 后剪枝 . 剪枝示例 . 预剪枝和后剪枝对比 四 Python实现 . 基尼值和基尼指数 . 选择划分特征 . 后剪枝算法 . 训练算法 . 导入鸢尾花数据集测试 一 决策树模型 决策树 Decision Tree 是一种常见的机器学习算法，而其核心便是 分而治之 的划分策略。例如，以西 ...
2021-01-25 15:58 0 475 推荐指数：
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