摘要: 任务内容 1.信息论基础(熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度) 2.决策树的不同分类算法(ID3算法、C4.5、CART分类树)的原理及应用场景 3.回归树原理 4.决策树防止过拟合手段 5.模型评估 6.sklearn参数详解Python绘制决策树 具体解释 信息论基础(熵 联合熵 条件熵 阅读全文
posted @ 2019-05-18 21:45 bingo彬哥 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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