到叶子节点的处的熵值为零,此时每个叶结点中的实例都属于同一类。 最近在学习决策树的分类原理(DecisionTreeClassifier),决策树的划分依据之一是信息增益。 决策树的criterion可以...
clf=tree.DecisionTreeClassifier()clf 我们一点一点分解DecisionTreeClassifier() 记住这是驼峰写法就好了,以后只要看到sklearn就知道作者使用的是驼峰写法。...
类型:tree.DecisionTreeClassifier tree.DecisionTreeRegressor 3.建模流程 导库--实例化--训练集训练模型--导入测试集,从接口调用信息 from sklearn import t...
DecisionTreeClassifier——分类树 classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1...
DecisionTreeClassifier决策树 概括 决策树(Decision tree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征的和标签的数据中总结出决策规则,并以树状图的...
DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, ...
DecisionTreeClassifier重要参数 1.criterion 要将表格转化成一颗树,决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法,对分类树来说,衡量这个“最佳”指标“叫做不纯度 criterion这个参数正...
DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', min_samples_leaf=3)函数为创建一个决策树模型,其函数的参数含义如下所示: criterion:gini或者entropy,前者是基尼系数,后者是信息熵...
DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', min_samples_leaf=3)函数为创建一个决策树模型,其函数的参数含义如下所示: criterion:gini或者entropy,前者是基尼系数,后者是信息熵。...
收录于：2022-11-29 08:50:08
