【阿旭机器学习实战】【12】决策树基本原理及其构造与使用方法
决策树【关键词】树，信息增益，信息熵决策树的优缺点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据;既能用于分类，也能用于回归;数据形式非常容易理解。缺点：可能会产生过度匹配问题一、决策树的原理一个决策树的游戏：【二十个问题的游戏】游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题....
Python 机器学习实战(一)：手撕决策树的原理、构造、剪枝、可视化
目录0 写在前面1 什么是决策树？2 常见决策树算法2.1 ID3算法2.2 C4.5算法2.3 CART算法3 Python实现ID3决策树算法3.1 架构设计3.2 信息熵与信息增益计算3.3 生成决策树3.4 决策树可视化3.5 决策树剪枝0 写在前面Python 机器学习实战专题旨在基于Python实现机器学习的经典算法，例如线性回归LR、决策树DT、神经网络、支持向量机SVM等，...
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