決策樹模型
看到一篇關於決策樹比較好的文章，轉錄過來，內容如下： 決策樹 決策樹里面最重要的就是節點和分裂條件，直接決定了一棵樹的好壞。用一個簡單的例子先說明一下： 來一段情景對話： 母親：女兒，你也不小了，還沒對象！媽很揪心啊，這不托人給你找了個對象，明兒去見個面吧！ 女兒：年紀 ...
原文：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 ID 最大信息增益 對於樣本集合D，類別數為K，數據集D的經驗熵表示為: H D sum k K frac C ...
2019-05-17 19:16 0 1504 推薦指數：
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