”决策树“ 的搜索结果

     (声明：本文内容来自机器学习实战和统计学习方法，是两者的整合，并非来自单个书籍）决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的...

     1 决策树模型简介 2 Gini系数（CART决策树） 3信息熵、信息增益 4决策树模型代码实现 4.1分类决策树模型(DecisionTreeClassifier) 4.2回归决策树模型(DecisionTreeRegressor) 5案例：员工离职预测模型 5.1...

     决策树，顾名思义，就是帮我们做出决策的树。现实生活中我们往往会遇到各种各样的抉择，把我们的决策过程整理一下，就可以发现，该过程实际上就是一个树的模型。more决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量...

     决策树（Decision Tree）是一种分类和回归方法，是基于各种情况发生的所需条件构成决策树，以实现期望最大化的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。它的运行机制非常通俗易懂，因此...

     第5章 决策树决策树的父节点和子节点的熵的大小关系是什么？A、两者相等B、子节点的熵更大C、父节点的熵更大D、不确定考虑表中二元分类问题的训练样本集整个训练样本

     我选用了一个经典数据集来展示如何构建一个决策树模型，这个数据集是——Iris 鸢尾花数据集。里面有我进行数据预处理，分析，优化参数，训练模型以及最终分析决策树的代码。

决策树详解

标签：   决策树  算法  分类

     其中被称为属性a的“固有值”属性a的取值有，其中表示D中所有在属性a上取值为的样本集合。属性a的可能取值数目越多（V越大），IV(a)的值通常会更大。（1）基尼值Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别...

     决策树的原理： 通过不断的划分条件来进行分类，其中决策树最关键的就是，找出那些对结果影响最大的条件（信息熵小的），放在前面，来节省查找次数。 排序：是否有房子、信贷情况的信息增益、是否有...

     决策树算法前言一、决策树算法的概述1.树模型2.树模型基本流程二、熵的作用三、决策树构造实例四、信息增益率和gini系数五、剪枝方法六、分类、回归任务七、树模型的可视化展示八、决策边界展示分析九、决策树预剪枝...

     第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除...

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