資訊熵的計算：
條件熵的計算：
• 決策樹分類器 •
criterion:
預設是』
gini
』係數，也可以選擇資訊增益的熵
』entropy』 •
max_depth
:樹的深度大小 •
random_state
:隨機數種子 •
method: •
decision_path
:返回決策樹的路徑
在機器學習中
，隨機森林
是乙個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。
api:
•class
sklearn.ensemble.randomforestclassifier
(n_estimators
=10,
criterion=』
gini』,
max_depth
=none
, bootstrap=true
, random_state
=none)
•隨機森林分類器
•n_estimators
：integer
，optional
（default = 10
） 森林裡的樹木數量
•criteria
：string
，可選（
default =「
gini
」）分割特徵的測量方法
•max_depth
：integer
或none
，可選（預設
=無）樹的最大深度
•bootstrap
：boolean
，optional
（default = true
）是否在構建樹時使用放回抽樣
優點：• 在當前所有演算法中，具有極好的準確率 •
能夠有效地執行在大資料集上 •
能夠處理具有高維特徵的輸入樣本，而且不需要降維 •
能夠評估各個特徵在分類問題上的重要性 •
對於預設值問題也能夠獲得很好得結果
分類 決策樹演算法
匯入sklearn的內嵌鳶尾花資料集 from sklearn.datasets import load iris 匯入決策樹分類器，同時匯入計算交叉驗證值的函式cross val score from sklearn.tree import decisiontreeclassifier from ...
分類演算法 決策樹演算法
決策樹是一種對例項進行分類的樹形結構，也是一種基本的分類與回歸方法。決策樹由結點 node 和有向邊 directed edge 組成。結點又分為兩種型別 內部結點 internal node 和葉結點 leaf node 內部結點表示乙個特徵或屬性，葉結點表示乙個分類。如下圖所示為乙個決策樹模型 ...
決策樹（decision tree）分類演算法
2.1 決策樹 decision tree 分類演算法 決策樹是以例項為基礎的歸納學習演算法。它從一組無次序 無規則的元組中推理出決策樹表示形式的分類規則。它採用自頂向下的遞迴方式，在決策樹的內部結點進行屬性值 的比較，並根據不同的屬性值從該結點向下分支，葉結點是要學習劃分的類。從根到葉結點的一條路...