决策树的构造
我们该如何构造一个判断是否去打篮球的决策树呢？ 再回顾一下决策树的构造原理，在决策过程中有三个重要的问题：将哪个属性作为根节点？选择哪些属性作为后继节点？什么时候停止并得到目标值？显然将哪个属性（天气、温度、湿度、刮风）作为根节点是个关键问题，在这里我们先介绍两个指标：纯度和信息熵。 先来说一下纯度。你可以把决策树的构造过程理解成为寻找纯净划分的过程。数学上，我们可以用纯度来表示，纯度换一种方式来
相关文章
- 1. 决策树构造过程
- 2. 机器学习 -- 决策树（Ⅴ决策树构造实例）
- 3. 决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法
- 4. 使用sklearn构造决策树模型
- 5. 决策树之构造生成
- 6. 使用ID3算法构造决策树
- 7. 002-决策树构造实例
- 8. 决策树——ID3构建决策树
- 9. 决策树构建
- 10. 决策树的构建
- 更多相关文章...
- • XML 树结构 - XML 教程
- • Swift 构造过程 - Swift 教程
- • 常用的分布式事务解决方案
- • Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 决策树构造过程
- 2. 机器学习 -- 决策树（Ⅴ决策树构造实例）
- 3. 决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法
- 4. 使用sklearn构造决策树模型
- 5. 决策树之构造生成
- 6. 使用ID3算法构造决策树
- 7. 002-决策树构造实例
- 8. 决策树——ID3构建决策树
- 9. 决策树构建
- 10. 决策树的构建