2018年10月4日
机器学习_决策树Python代码详解
摘要： 决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据； 决策树缺点：可能会产生过度匹配问题。 决策树的一般步骤： （1）代码中def 1，计算给定数据集的香农熵： 其中n为类别数，D为数据集，每行为一个样本，pk 表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例，Ent 阅读全文
posted @ 2018-10-04 17:17 LJ的博客 阅读(2201) 评论(0) 推荐(0) 编辑