决策树,决策树的算法原理

决策树代码python 2023-11-30 14:34 106 墨鱼

决策树代码python

决策树,决策树的算法原理

传统上，决策树是手工创建的。决策论中(如风险管理),决策树(Decision tree)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成，用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的设定决策树为[math]\displaystyle{ B }[/math]叉树，预测变量[math]\displaystyle{ X }[/math](即分支函数的自变量)属于有[math]\displaystyle{ L }[/math]个水平的序数型(Ordinal)变

一、概述决策树(Decision Tree)是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。也就是说，决策树有两种：分类树和回归树。这里我们主要讨论分类树，后面再为大家讲解一.问题描述假设我们现在有这样一个数据集，记录了每次打篮球的时候，当天的天气、温度、湿度、刮风等情况然后根据历史的数据集，我们用决策树算法生成了如下的图形：决策树模型会

∪﹏∪ 一颗完整的决策树包含以下三个部分：(1)根节点：就是树最顶端的节点，比如上面图中的“色泽”。2)叶子节点：树最底部的那些节点，也就是决策结果，好瓜还是坏瓜八、多变量决策树九、python实现一、数学基础1、信息熵(1)基本定义假设样本集合D共有N类，第k类样本所占比例为，则D的信息熵为：信息熵描述的是事件在结果

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