2017年11月1日
机器学习python实战----决策树
摘要： 决策树原理：从数据集中找出决定性的特征对数据集进行迭代划分，直到某个分支下的数据都属于同一类型，或者已经遍历了所有划分数据集的特征，停止决策树算法。 每次划分数据集的特征都有很多，那么我们怎么来选择到底根据哪一个特征划分数据集呢？这里我们需要引入信息增益和信息熵的概念。 一、信息增益 划分数据集的原 阅读全文
posted @ 2017-11-01 10:28 嗜血的草 阅读(611) 评论(0) 推荐(0) 编辑