機器學習Sklearn系列：（三）決策樹
決策樹 熵的定義 如果一個隨機變量X的可能取值為X={x1，x2，..，xk}，其概率分布為P(X=x)=pi(i=1，2，...，n)，則隨機變量X的熵定義為\(H(x) = -\sum{p(x)logp(x)}=\sum{p(x)log{\frac{1}{p(x)}}}\)。需要 ...
原文：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 sklearn.datasets.california housing import fetch california housing housing fetch calif ...
2019-07-30 09:19 0 884 推薦指數：
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參數解析 參數 DecisionTreeClassifier DecisionTreeRegressor 特征選擇標准criterion 可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系數，后者代表 ...
機器學習之決策樹與隨機森林模型
歡迎大家前往騰訊雲技術社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 作者：汪毅雄 導語 本文用容易理解的語言和例子來解釋了決策樹三種常見的算法及其優劣、隨機森林的含義，相信能幫助初學者真正地理解相關知識。 決策樹 引言 決策樹，是機器學習中一種非常常見的分類方法，也可以說是 ...
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（Decision Tree）是機器學習中一種經典的分類與回歸算法。在本篇中我們討論用於分類的決策樹的原理知 ...
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一、決策樹模型 決策樹(decision tree)是一種常用的機器學習方法，是一種描述對實例進行分類的樹形結構。 決策樹是一種常用的機器學習方法，以二分類為例，假設現在我們要對是否買西瓜進行判斷和決策，我們會問一些問題，根據回答，我們決斷是買還是不買，或者還拿補丁主意，這時會繼續 ...
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決策樹是一個函數，以屬性值向量作為輸入，返回一個“決策”。 如上圖，我們輸入一系列屬性值（天氣狀況，濕度，有無風）后會得到一個要不要出去玩的一個決策。 從樣例構建決策樹 對於原始樣例集，我們選取一個最好的屬性將其分裂，這樣我們會產生多個樣例子集，同時我們會把該屬性從屬性集去掉，並且繼續 ...