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：sklearn機器學習 系列一 決策樹 sklearn.tree
決策樹是如何工作的： 圖一 圖二 將數據根據特征分析，可以分成：根節點 初始節點 中間節點 葉節點 無再可分節點 。 微信群：回復K 進群 決策樹算法的核心是要解決兩個問題： 如何從數據表中找出最佳節點和最佳分枝 如何讓決策樹停止生長，防止過擬合 sklearn建模流程： 代碼如下： DecisionTreeClassifier 函數： class sklearn.tree.DecisionTre ...
2020-03-27 10:34 0 2441 推薦指數：
相關推薦
Python_sklearn機器學習庫學習筆記（四）decision_tree（決策樹）
# 決策樹 輸出結果： Out[123]: 輸出 ...
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 ...
機器學習：決策樹（二）——sklearn決策樹調參
參數解析 參數 DecisionTreeClassifier DecisionTreeRegressor 特征選擇標准cr ...
[python機器學習及實踐(4)]Sklearn實現決策樹並用Graphviz可視化決策樹
1.決策樹 決策樹是一種機器學習的方法。決策樹的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的判斷，每個分支代表一個判斷結果的輸出，最后每個葉節點代表一種分類結果。通過學習樣本得到一個決策樹，這個決策樹能夠對新的數據給出正確的分類 ...
sklearn之決策樹
...
機器學習之決策樹（Decision Tree）
1 引言 決策樹（Decision Tree）是一種非參數的有監督學習方法，它能夠從一系列有特征和標簽的數據中總結出決策規則，並用樹狀圖的結構來呈現這些規則，以解決分類和回歸問題。決策樹中每個內部節點表示一個屬性上的判斷，每個分支代表一個判斷結果的輸出，最后每個葉節點代表一種分類 ...