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学习笔记 | 机器学习 决策树
文章目录
一、算法原理
二、基础知识
1. 自信息、信息熵与条件熵
2. 信息增益和增益率
3. Gini 值和 Gini 指数
三、过拟合与剪枝
四、连续值和缺失值处理
1. 连续值处理
2. 缺失值处理
五、总结
通过这篇博客,您将收获如下知识:
熟悉决策树相关的基础知识:自信息、信息熵与条件熵,信息增益和增益率,Gini 值和 Gini 指数。
熟悉决策树算法的关键原理,模型、策略与优化算法。
了解决策树中过拟合问题和剪枝处理,以及 sklearn 中决策树模型中剪枝相关的参数说明。
了解决策树连续值和缺失值的处理思路
了解决策树算法的优缺点
一、算法原理
决策树
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原文地址:https://blog.csdn.net/fyfugoyfa/article/details/127947598
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