摘要: 1.决策树 分类决策树,回归决策树 离散是分类,连续是回归决策 id3算法:熵,(分类越细,错误越小)过拟合 xi 表示各种情况(例如,出门与不出门| 优秀、及格、不及格)p(xi)为概率 e = 0 分类最差 e = 1 分类最好 e(0~1) C4.5: 熵增 减轻过拟合化 上面俩个不能做回归决 阅读全文
posted @ 2022-07-11 09:53 zhangdudu 阅读(160) 评论(0) 推荐(0)