sklearn之决策树简介 第一次写博客,这里就写一下最近在学习的,易快速上手的sklearn吧。 sklearn入门 scikit-learn,又写作sklearn,是一个开源的基于python语言
分类规则过于复杂
决策树,是有监督学习的一种算法,并且是一种基本的分类和回归的方法,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。 1.一个例子理解决策树的原理: 你是否玩过二十个问题的小游戏,游戏的规
决策树是一种用于分类和回归任务的树状结构。回归树是一种专门用于回归任务的决策树,它通过建立一个树状结构来预测连续值。Sklearn库提供了用于创建和使用决策树的模块。
决策树是最简单的机器学习算法,它易于实现,可解释性强,完全符合人类的直观思维,有着广泛的应用。决策树到底是什么?简单地讲,决策树是一棵二叉或多叉树(如果你对树的概念都不清楚,请先去学习数据结构课程),
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。此文
文档为pdf格式,对回归决策树的原理进行了详细叙述及举例说明,并包含python实现代码。
决策树python文件
模糊决策树
java实现的ID3决策树算法改良版,可以随意改变数据源(符合格式就行)
