决策树算法应用,决策树算法原理及案例

决策树算法设计与实现 2023-08-25 18:43 224 墨鱼

决策树算法设计与实现

决策树算法应用,决策树算法原理及案例

1.设计算法实现熵、经验条件熵、信息增益等方法。2.实现ID3算法。3.熟悉sklearn库中的决策树算法；4.针对iris数据集，应用sklearn的决策树算法进行类别预测。5.针对iris数据集，利决策树算法可以应用于许多领域，如医疗、金融、电子商务等。以下是一些常见的应用场景：1.1. 医疗领域在医疗领域，决策树算法可以用于疾病的诊断和治疗方案的选择。例如，可以

构建train数据part 2:决策树分类模型应用1.数据划分，便于后续评价from sklearn.model_selection import train_test_split #引入数据集划分方法x_train,x_test,y_train,y_test=t(1)学习该算法，不要求使用者的知识背景丰厚，就能够在训练事例中用属性结论的方式来进行表达。2)训练集数据量较大的情况下，决策树模型效率较高。3)决策树是一种树状结构，它是最

⊙△⊙ 我们的Python机器学习算法笔记已经内容过半啦，今天迎来第七讲—“决策树”决策树(Decision Tree)算法如名，就是通过一种树状的运算方式利用能够将信息增益(Informati决策树算法是一种典型的、逼近离散函数值的分类方法。主要是先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。决策树算法应用非常广泛，例如

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