2020年6月23日
《机器学习实战》第3章——决策树（笔记）
摘要： 一、DT（决策树算法）概述 一句话：以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处熵值为0（叶节点中的实例都属于一类）。 自顶向下的递归方法选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。 决策树算法：ID3和C4.5都是基于信息增益作为特征选择的度量，C 阅读全文
posted @ 2020-06-23 10:55 绍荣 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑