摘要：关于回归器的相关介绍可以看前面回归决策树的文章，由于随机森林回归器是基于回归决策树的，所以基本的概念是相同的，比如衡量标准，其他的基本属性参数等等...... 这里主要是对随机森林回归器的一个简单运用，调用一个完整的boston房价数据集，人为的使数据集变为缺失数据集，分别采用均值法、补0法、随机森 阅读全文

摘要：回归树也是一种决策树，不过它处理的数据标签不是属于分类的，也就是说它的标签是一个连续随机的值，比如说对一个城市的房价的预测，每个月的房价都是随机波动的值，不像分类任务，要将所有数据根据标签进行分类。 重要参数、属性、接口 criterion:回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种： 1）输入"m 阅读全文

摘要：import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection 阅读全文

摘要：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成算法。 个人感受：一组数据样本，具备 阅读全文