機器學習--決策樹之分類樹
決策樹是機器學習的常見算法，分為分類樹和回歸樹。當對一個樣本的分類進行預測時使用分類樹，當對樣本的某一個值進行預測時使用回歸樹。本文是有關決策樹的第一部分，主要介紹分類樹的幾種構建方法，以及如何使用分類樹測試分類。 目錄如下： 1、分類樹的基本概念 2、采用數據集說明 3、划分數據集的幾種 ...
原文：sklearn 學習之分類樹
概要 基於 sklearn 包自帶的 iris 數據集，了解一下分類樹的各種參數設置以及代表的意義。 iris 數據集介紹 iris 數據集包含 個樣本，對應數據集的每行數據，每行數據包含每個樣本的四個特征 花萼長度 花萼寬度 花瓣長度 花瓣寬度 和樣本的類別信息，所以 iris 數據集是一個 行 列的二維表。 iris 數據集總共有三類：Iris Setosa 山鳶尾 Iris Versicol ...
2018-04-19 19:54 0 2325 推薦指數：
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