【机器学习笔记之二】决策树的python实现
本文结构： 是什么？ 有什么算法？ 数学原理？ 编码实现算法？ 1. 是什么？ 简单地理解，就是根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习 ...
原文：Python机器学习笔记(2)——决策树-DecisionTreeClassifier-GridSearchCV
一 内容 决策树算法原理 数据预处理示例 决策模型的建立 参数的选择 交叉验证及多参数选择 二 决策树算法原理 决策树是类似于树的结构，分支节点表示对一个特征进行测试。根据测试结果进行分类，树叶代表一个类别。 ,最经典的机器学习模型之一 ,预测结果容易理解，易于解释 ,可处理类别型和连续型数据 . 先对哪个特征分类 信息的量化：信息熵 基尼不纯度 信息熵：信息的混乱程度 减少熵，就是信息增益，优先 ...
2021-10-26 12:02 0 91 推荐指数：
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