# 决策树
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决策树
决策树的分类 信息增益 信息增益 = 分类前后的信息熵之差 信息增益越高,就越应优先选择该属性进行分类 通过信息增益来进行分类,
决策树
决策树是一种用于分类和回归的监督学习算法。它通过一系列问题或测试将数据递归地划分为子集，最终形成类似于树状结构的模型，其中每个内
决策树-回归树
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。Sklear
决策树简介
决策树实现的基本原理,包括简单的数学推导和基本概念
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决策树参数
决策树相关参数如下: - max_depth:树的最大深度,也就是说当树的深度到达max_depth的时候无论还有多少可以分支的
决策树分析
决策树学习资料,我用过的最好的东西,分享给大家
决策树.docx
利用不同的算法构建决策树，其中有基于信息增益的ID3、基于信息增益率的C4.5、以及二叉分类（回归）树，最后文档简单介绍了树剪枝