決策樹參數
1、criterion: 特征選取標准。 默認：gini。 可選gini（基尼系數）或者entropy（信息增益）。 1.1 選擇entropy，則是ID3或C4.5算法。 ID3 ...
原文：決策樹建樹及參數調優策略實戰
matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd 引入數據 from sklearn.datasets.california housing import fetch california housinghousing fetch california housing print housing.DESCR 導 ...
2018-12-19 12:53 0 861 推薦指數：
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引言 在這篇文章中，我們將探討決策樹模型的最重要參數，以及它們如何防止過度擬合和欠擬合，並且將盡可能少地進行特征工程。我們將使用來自kaggle的泰坦尼克號數據。 導入數據 查看缺失值 把Cabin’, ‘Name’ and ‘Ticket’移除 ...
決策樹參數介紹
DecisionTreeRegressor 樹模型參數: 1.criterion gini(基尼系數) or entropy(信息熵) 2.splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分點 后者 ...
決策樹(三)：常見算法及剪枝策略
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機器學習實戰之決策樹
一,引言： 上一章我們講的kNN算法，雖然可以完成很多分類任務，但它最大的缺點是無法給出數據的內在含義，而決策樹的主要優勢就在於數據形式非常容易理解。決策樹算法能夠讀取數據集合，決策樹的一個重要任務是為了數據所蘊含的知識信息，因此，決策樹可以使用不熟悉的數據集合，並從中提取一系列規則 ...
[機器學習實戰]決策樹
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python選擇最佳決策樹參數
注：學習的網易雲課堂的Python數據分析(機器學習)經典案例，每個案例會教你數據預處理、畫圖和模型優化。比有些簡單調個包跑一下的課程負責任的多。 ...