sklearn之決策樹
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原文：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id 信息增益 ,c . 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樹和分類樹兩種,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 分支方法：對於連續特征的情況：比較閾值，高於某個閾值就屬於某一類，低於某個閾值屬於另一類。對於離散特征：抽取子特 ...
2018-10-16 19:19 0 1122 推薦指數：
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