1、criterion: 特征選取標准。 默認：gini。 可選gini（基尼系數）或者entropy（信息增益）。 1.1 選擇entropy，則是ID3或C4.5算法。 ID3算法原理： a 計算訓練集所有樣本的信息熵。 b 計算每一特征分類后的信息增益。 c 選擇信息增益 ...

DecisionTreeRegressor 樹模型參數: 1.criterion gini(基尼系數) 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點 后者 ...

python利用決策樹進行特征選擇（注釋部分為繪圖功能），最后輸出特征排序： 其中， 1.13. Feature selection The classes in the sklearn.feature_selection module can be used ...

什么是決策樹？ 決策樹是一種基本的分類和回歸方法。以分類決策樹為例： 決策樹通常包含哪三個步驟？ 特征選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪 決策樹與if-then規則？ 直接以一個例子看看數如何構建決策樹的： 根據不同的特征可以有不同的決策樹： 那么如何從根節點開始選擇 ...

參考：《機器學習實戰》- Machine Learning in Action 一、 基本思想  我們所熟知的決策樹的形狀可能如下：  使用決策樹算法的目的就是生成類似於上圖的分類效果。所以算法的主要步驟就是如何去選擇結點。  划分數據集的最大原則是：將無序的數據變得更加有 ...

決策樹和KNN是機器學習的入門級別的算法，所以面試的時候都時常會有面試官要求將決策樹寫出來以用來檢驗面試者的算法基本素養。 1.信息熵 信息熵是表示數據的混亂程度（物理學當中就有熱熵來表示分子混亂程度）。信息熵表現為-log(信息的概率) 那么整體的信息熵的數學期望：對概率*-log(概率 ...

決策樹的Python實現 2017-04-07 Anne Python技術博文 前言： 決策樹的一個重要的任務 是為了理解數據中所蘊含的知識信息，因此決策樹可以使 ...

決策樹 優點： - 計算復雜度不高，易於理解和解釋，甚至比線性回歸更直觀； - 與人類做決策思考的思維習慣契合； - 模型可以通過樹的形式進行可視化展示； - 可以直接處理非數值型數據，不需要進行啞變量的轉化，甚至可以直接處理含缺失值的數據； - 可以處理不相關特征數據 ...