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使用Python实现决策树
更新:
2024-12-14 09:41:15
大小:
8KB
推荐:
★★★★★
来源:
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类别:
机器学习 - 人工智能
格式:
PY
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资源介绍
1.分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。 2.决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好,并且复杂度小的决策树。因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题。现实中采用启发式方法学习次优的决策树。 决策树学习算法包括3部分:特征选择、树的生成和树的剪枝。常用的算法有ID3、 C4.5和CART。
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