機器學習之使用sklearn構造決策樹模型
一、任務基礎 導入所需要的庫 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加載sklearn內置數據集 ，查看數據描述 from ...
原文：十二、案例實戰：使用sklearn構造決策樹模型
本節內容： 決策樹復習 決策樹涉及參數 樹可視化與sklearn庫簡介 sklearn參數選擇 決策樹涉及參數 樹模型參數: .criterion gini or entropy .splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分點 后者是在部分特征中 數據量大的時候 .max features None 所有 ，log ，sqrt，N 特征小於 的時候一般使用所有的 ...
2018-12-02 12:55 0 773 推薦指數：
相關推薦
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 ...
sklearn之決策樹
...
再探決策樹算法之利用sklearn進行決策樹實戰
sklearn模塊提供了決策樹的解決方案，不用自己去造輪子了（不會造，感覺略復雜）： 下面是筆記： Sklearn.tree參數介紹及使用建議 參數介紹及使用建議官網： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated ...
通俗地說決策樹算法（三）sklearn決策樹實戰
sklearn中訓練一顆決策樹的具體參數。 另外sklearn中訓練決策樹的默認算法是CART，使用CART決策 ...
決策樹案例
實現代碼： 結果： 不同深度對預測的影響： 總結： 決策樹分量算法有構造速度快、結構明顯、分類精度高等優點。 決策樹是以實例(Instance)為核心的歸納分類方法。 它從一組無序的、無特殊領域知識的數據集中提取出決策樹表現形式的分類規則， 包含了分支節點、葉子 ...
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 決策樹模型參數詳解
決策樹參數如下： 可選參數： criterion：分裂節點所用的標准，可選“gini”, “entropy”，默認“gini”。 splitter：用於在每個節點上選擇拆分的策略。可選“best”, “random”，默認“best”。 max_depth：樹的最大 ...
決策樹模型
決策樹的目標是從一組樣本數據中，根據不同的特征和屬性，建立一棵樹形的分類結構。 決策樹的學習本質上是從訓練集中歸納出一組分類規則，得到與數據集矛盾較小的決策樹，同時具有很好的泛化能力。決策樹學習的損失函數通常是正則化的極大似然函數，通常采用啟發式方法，近似求解這一最優化問題。 算法原理 ...