决策树代码 r囧r小猫 2024-03-25 19:24 34阅读 0赞 决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法。它使用一种树状的模型来做出决策。每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶节点表示一个类别或值。从根节点开始，决策树递归地对特征进行测试，直到到达叶节点为止。 以下是一段使用 Python 实现决策树的示例代码： from sklearn import tree# 准备训练数据 # X 表示输入特征，y 表示输出类别 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] # 创建决策树模型 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 使用训练数据训练模型 clf = clf.fit(X, y)
相关 决策树代码 决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法。它使用一种树状的模型来做出决策。每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶节点表示一个类别或值。从根节点开始，决策树递归地对特征进行测试， r囧r小猫/ 2024年03月25日 19:24/ 0 赞/ 35 阅读
相关 决策树 1 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，是应用最广泛的逻辑方法。 2 典型的决策树学习系统采用自顶向下的方法，在部分搜索空间中搜索解决方案。它可以确保求出一个简单的决策树 桃扇骨/ 2022年06月14日 04:27/ 0 赞/ 281 阅读
相关 决策树 决策树是基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“ 旧城等待，/ 2022年05月25日 05:39/ 0 赞/ 342 阅读
相关 决策树 一、 决策树简介 决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。如图所示，决策树从根节点开始延伸，经过不 骑猪看日落/ 2022年05月17日 00:55/ 0 赞/ 309 阅读
相关 决策树 决策树：决策树是一个树形结构，每个非叶节点表示一个特征树形的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而叶节点存放一个类别。 使用决策树进行决策的原理就是： 从根 淩亂°似流年/ 2022年05月13日 08:50/ 0 赞/ 243 阅读
相关 决策树 1 认识决策树 如何高效的进行决策？ 特征的先后顺序（哪个特征先看，哪个特征后看） 2 决策树分类原理详解（看哪个特征能筛掉更多的数据，尽可能通过少 小咪咪/ 2022年04月23日 01:16/ 0 赞/ 237 阅读
相关 决策树 决策树 声明 本文是来自网络文档和书本(周老师)的结合。 概述 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的[基础][Link 1]上，通 青旅半醒/ 2022年01月30日 06:49/ 0 赞/ 474 阅读
相关 决策树 决策树对实例进行分类的树形结构，由节点和有向边组成。其实很像平时画的流程图。 学习决策树之前要搞懂几个概念： 熵：表示随机变量不确定性的度量，定义：H（p）=-![1409 冷不防/ 2021年09月30日 04:16/ 0 赞/ 505 阅读
相关 决策树 熵的定义 ![5057999-5702853710d12e87.png][] 计算给定数据集的熵 def calcShannonEnt(dataSet): 客官°小女子只卖身不卖艺/ 2021年09月15日 06:34/ 0 赞/ 446 阅读
r囧r小猫
系统管理员
骑猪看日落
淩亂°似流年
还没有评论，来说两句吧...