决策树计算方法,决策树归纳的基本算法是什么

决策树的算法导入 2023-11-13 19:41 703 墨鱼

决策树的算法导入

决策树计算方法,决策树归纳的基本算法是什么

22.一种决策树模型特征重要性计算方法，包括以下步骤：23.获取一个训练好的决策树模型；24.对所述决策树模型进行结构解析，获取计算特征重要性所需的模型信息；具体方法是：从根节点开始，对节点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点的特征，由该特征的不同取值建立子节点：再对子节点递归的调用以上方法，构建决策树：直

train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

?０? # 训练决策树在决策树算法中，通常采用信息增益或基尼指数等方法来选择最优的特征属性进行分割，从而构建出一棵高效的决策树。具体的决策树算法公式如下：1.计算信息熵信息熵是反映数据的

●▽● 对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后从这个子集中选择一个最优属性用于划分。由于HCLG 搜索空间巨大，通常使用束搜索(Beam Search)方法，简单说来，路径搜索中，每走一步，搜索空间都会指数级扩大，如果保留所有的路径，计算将难以支撑，但很多路径是完全没有“希望”

?﹏? 具体步骤如下：

(1)整理、分析资料，把决策要解决的问题整理绘制成表格。

(2)绘制决策树，按从左向右1.决策树算法简介人类在决策过程中，会基于一系列的判别标准，来对某一事务做出最终的决定。决策树正是基于这一思想，在对数据进行分类的时候，判别标准就是数据的特征，最终的决定就是

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