我是靠谱客的博主 炙热热狗,最近开发中收集的这篇文章主要介绍机器学习第四章 决策树,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

决策树是基于树结构进行决策的,也称判定树。

关键是选择最优划分属性

 

信息熵,是度量样本集合纯度最常用的一种指标。熵越小,则纯度越高。可以据此计算信息增益,信息增益越大,意味着纯度提升越大。

增益准则 对取值数目较多的属性有偏好,所以使用增益率

剪枝,是决策树算法用来对付过拟合的主要手段。有时会造成分支过多,把样本学的太好了,导致过拟合。

 

最后

以上就是炙热热狗为你收集整理的机器学习第四章 决策树的全部内容,希望文章能够帮你解决机器学习第四章 决策树所遇到的程序开发问题。

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