第六章——決策樹（Decision Trees）
決策樹是強大的，多功能的機器學習算法。 6.1 訓練和可視化一個決策樹 在iris數據集訓練DecisionTreeClassifier： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import ...
原文：決策樹(Decision Trees)
簡介 決策樹是一個預測模型，通過坐標數據進行多次分割，找出分界線，繪制決策樹。 在機器學習中，決策樹學習算法就是根據數據，使用計算機算法自動找出決策邊界。 每一次分割代表一次決策，多次決策而形成決策樹，決策樹可以通過核技巧把簡單的線性決策面轉換為非線性決策面。 基本思想 樹是由節點和邊兩種元素組成的結構。有這幾個關鍵詞：根節點 父節點 子節點和葉子節點。 父節點和子節點是相對的，子節點由父節點根 ...
2019-02-24 15:34 0 832 推薦指數：
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◆版權聲明：本文出自胖喵~的博客，轉載必須注明出處。 轉載請注明出處：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/10088976.html 前言 之前在測試建模分析中講過決策樹的概念，這里要說的機器學習的決策樹在構建上和最終目的與之前的決策樹是有一些 ...
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前言 生活中有很多利用決策樹的例子。西瓜書上給的例子是西瓜問題（講到這突然想到書中不少西瓜的例子，難道這就是它西瓜封面的由來？）\。大致意思是，已經有一堆已知好瓜壞瓜的西瓜，每次挑取西瓜的一條屬性，將西瓜進行分類。然后在分類的西瓜中，繼續挑取下一條屬性進行更加細致的划分，直到所有的屬性被用完 ...
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決策樹 1 基本概念 信息量 度量一個事件的不確定性程度，不確定性越高則信息量越大，一般通過事件發生的概率來定義不確定性，信息量則是基於概率密度函數的log運算 \[I(x)=-\log p(x) \] 信息熵 衡量的是一個事件集合的不確定性程度，就是事件集合中所 ...