2021年6月22日
机器学习sklearn（三十四）：算法实例（三）回归（一）决策树回归（一） DecisionTreeRegressor
摘要： class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor(*, criterion='mse', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_frac 阅读全文
posted @ 2021-06-22 23:37 秋华 阅读(898) 评论(0) 推荐(0)
机器学习sklearn（三十三）：算法实例（二）分类（一）分类决策树（一） DecisionTreeClassifier与红酒数据集
摘要： class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fr 阅读全文
posted @ 2021-06-22 22:08 秋华 阅读(880) 评论(0) 推荐(0)
机器学习sklearn（三十二）：算法实例（一）决策树（一）简介
摘要： 1 概述 1.1 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集 阅读全文
posted @ 2021-06-22 22:03 秋华 阅读(316) 评论(0) 推荐(0)