社区
纪佳琪的课程社区_NO_1
机器学习之决策树理论与代码实践
帖子详情
决策树原生代码实现:数据集熵的计算
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:54
课时名称
课时知识点
决策树原生代码实现:数据集熵的计算
决策树原生代码实现:数据集熵的计算
...全文
44
回复
打赏
收藏
决策树原生代码实现:数据集熵的计算
课时名称课时知识点决策树原生代码实现:数据集熵的计算决策树原生代码实现:数据集熵的计算
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
adaboost分类java源码
adaboost方法
实现
分类的完整
代码
,准确率很高,可直接运行,可扩展到多分类
【机器学习实战】
决策树
——构造
决策树
文章目录
决策树
决策树
特点
决策树
算法
决策树
流程数据:海洋生物数据一、信息增益使用python
计算
信息
熵
测试数据二、划分
数据集
按照给定特征划分
数据集
测试选择最好的
数据集
划分方式测试三、递归构建
决策树
多数表决创建树的函数
代码
测试:
决策树
决策树
特点 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。 缺点:可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型:数值型和标称型。
决策树
算法 在构造
决策树
时,我们需要解决的第一个问题就是,当前
数据集
上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为
机器学习之
决策树
理论与
代码
实践
详细讲解
决策树
(ID3,C4.5,CART)的数学推导过程,能够使用
原生
代码
完成
决策树
代码
的编写。能够调用sklearn库完成
决策树
代码
的编写。能够可视化生成的
决策树
。能够使用
决策树
完成鸢尾花数据分类任务。
Python
代码
实现
信息
熵
、信息增益、信息增益率的
计算
今天在课堂上给大家讲到信息
熵
、信息增益和信息增益率的时候,很多同学都不理解,对数学公式很敬畏,其实不然,接下来我就使用Python
原生
代码
实现
信息
熵
、信息增益、信息增益率的
计算
!!! 1.信息
熵
: 1.1 信息
熵
简介及公式: > 1948年香农提出了信息
熵
(Entropy)的概念。 信息理论: 1、从信息的完整性上进行的描述: 当系统的有序状态一致时,数据越集中的地方
熵
值越小,数据越分散的地方
熵
值越大。 2、从信息的有序性上进行的描述: 当数据量一致时,系统越有序,
熵
值越低;系统越混乱或者分散,.
决策树
对鸢尾花
数据集
分类
决策树
的使用
纪佳琪的课程社区_NO_1
1
社区成员
170
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
纪佳琪的课程社区_NO_1
复制链接
扫一扫
分享
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章