摘要:
1. 决策树训练的基本原理 决策树训练的核心是通过递归地选择最佳特征分割数据,使得每个子集尽可能"纯净"(包含同一类别的样本)。 1.1 训练过程的数学基础 决策树训练依赖于几个关键的不纯度度量指标: 信息熵(Entropy): Entropy(S)=−∑i=1cpilog2pi Entropy( 阅读全文
posted @ 2025-09-22 10:58
NeoLshu
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摘要:
一、决策树的核心思想 1. 直观理解: 想象一个“二十问”游戏:你心里想一个事物,对方通过问你一系列是/非问题来猜出答案。决策树就是这个过程的形式化。 根节点 (Root Node):代表第一个、也是最关键的问题(例如:“是动物吗?”)。内部节点 (Internal Node):代表后续的问题(例如 阅读全文
posted @ 2025-09-22 10:55
NeoLshu
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