決策樹分類器
一.方法簡介 決策樹是一種基本的分類與回歸方法，這里主要介紹用於分類的決策樹。決策樹模式呈樹形結構，其中每 個內部節點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節點代表一個類別。學習時利用 訓練數據，根據損失函數最小化的原則建立決策樹 ...
原文：基於Python的決策樹分類器與剪枝
作者 Angel Das 編譯 VK 來源 Towards Data Science 介紹 決策樹分類器是一種有監督的學習模型，在我們關心可解釋性時非常有用。 決策樹通過基於每個層次的多個問題做出決策來分解數據 決策樹是處理分類問題的常用算法之一。 為了更好地理解它，讓我們看看下面的例子。 決策樹通常包括： 根節點 表示被進一步划分為同質組的樣本或總體 拆分 將節點分為兩個子節點的過程 決策節點 ...
2020-08-06 13:47 0 1859 推薦指數：
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決策樹的剪枝，分類回歸樹CART
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