决策树和随机森林

1400-张同学

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决策树

信息论基础 比特
32支球队猜冠军
信息熵

信息增益

得知一个特征后,减少的信息熵的大小
ID3 C4.5 CART 基尼系数

DecisionTreeClassifier(criterion=’ ',max_depth=None, random_state=None)

优点

简单的理解和解释 可视化

缺点

过拟合

解决办法

减枝

随机森林

随机森林

集成学习方法
多个模型进行预测

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未经允许不得转载:作者:1400-张同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《决策树和随机森林》 发布于2020-12-11

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