Python機器學習筆記(2)——決策樹-DecisionTreeClassifier-GridSearchCV
一、內容 1、決策樹算法原理 2、數據預處理示例 3、決策模型的建立 4、參數的選擇 5、交叉驗證及多參數選擇 二、決策樹算法原理 決策樹是類似於樹的結構，分支節點表示對一個特征進行測試。根據測試結果進行分類，樹葉代表一個類別。 1,最經典的機器學習模型之一; 2,預測結果容易理解，易於解釋 ...
原文：python機器學習之decisiontreeclassifier
決策樹算法的原理是一系列if else的邏輯迭代。適用於對數據進行分類和回歸，優點是對於數據的本身要求不高，直觀容易理解，缺點是容易過擬合和泛化能力不強。對於回歸而言，不能外推。 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import nu ...
2018-07-19 13:35 0 2663 推薦指數：
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