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 ...
原文：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 x ，x ，..，xk ，其概率分布為P X x pi i ， ，...，n ，則隨機變量X的熵定義為 H x sum p x logp x sum p x log frac p x 。需要注意的是，熵越大，隨機變量的不確定性就越大。 當n 的時候， H p plogp p log p 也就是交叉熵的損失函數。 條件熵 條件熵主要是用來計算，在莫 ...
2021-07-16 20:16 0 554 推薦指數：
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