原文:sklearn決策樹特征權重計算方法

訓練模型,生成樹圖 gini entropy 計算 importance,比較和模型生成權重的一致性 總結 計算特征 對不存度減少的貢獻,同時考慮 節點的樣本量 對於某節點計算 criterion可為gini或entropy 父節點 有樣本量 n ,criterion為 c 子節點 有樣本量 n ,criterion為 c 子節點 有樣本量 n ,criterion為 c 總樣本個數為 T gai ...

2018-02-11 11:04 0 4271 推薦指數:

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css權重計算方法淺談

在這之前只知道css權重的皮毛,比如說:行內權重比頭部權重高,頭部比外部樣式權重高…………工作中才知道真正理解css權重重要性。理解權重了才能寫出來最優css選擇器來。對后面學習less,scss有很大幫助。   從css代碼存放的位置來看,權重計算當然是--->內嵌樣式 > ...

Sun Dec 25 06:10:00 CST 2016 0 2720
sklearn--決策樹和基於決策樹的集成模型

一.決策樹 決策樹一般以選擇屬性的方式不同分為id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系數),只能進行線性的分割,是一種貪婪的算法,其中sklearn中的決策樹分為回歸和分類兩種,默認的是CART的決策樹,下面介紹CART決策樹 分支條件:二分類問題(只用來構建二叉樹 ...

Wed Oct 17 03:19:00 CST 2018 0 1122
Sklearn_決策樹_回歸

DecisionTreeRegressor---回歸 一.重要參數 criterion: 1)輸入"mse"使用均方誤差mean squared error(MSE),父節點和葉子節點之間的均方誤差的差額將被用來作為 特征選擇的標准,這種方法通過使用葉子節點的均值來最小化L2損失 ...

Tue May 05 05:55:00 CST 2020 0 1115
八、Sklearn決策樹與隨機森林

vote)的最終效果往往優於單個評估器投票的效果。 1、隨機森林的誘因:決策樹     隨機森林是建立 ...

Sat Mar 21 01:05:00 CST 2020 0 783
決策樹sklearn中的實現

決策樹sklearn中的實現 目錄 決策樹sklearn中的實現 sklearn 入門 決策樹 1 概述 1.1 決策樹是如何工作的 1.2 sklearn中的決策樹 ...

Tue Apr 14 06:31:00 CST 2020 0 676
 
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