决策树算法总结决策树研发二部文件状态: 草稿 正式发布 正在修改文件标识:当前版本:1.0作者:张宏超完成日期:2019年3月8日 1. 算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一,既可以作为分类算法,也可以作为回归算法.决策树算法又被, 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优
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1、决策树算法总结决策树研发二部文件状态: 草稿 正式发布 正在修改文件标识:当前版本:1.0作者:张宏超完成日期:2019年3月8日 1. 算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一,既可以作为分类算法,也可以作为回归算法.决策树算法又被。
2、 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。
既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。
常用的衡量指标有熵和基尼系数。
熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。
比如，。
3、决策树算法总结讲课教案决策树算法总结决策树研发二部文件状态: 草稿 正式发布 正在修改文件标识:当前版本:1.0作者:张宏超完成日期:2019年3月8日 1. 算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一,既可以作为分类算法,也可以作为回。
4、1.1. 分支节点选取 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。
既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。
常用的衡量指标有熵和基尼系数。
熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的。
5、完整word版决策树算法总结推荐文档决策树研发二部文件状态: 草稿 正式发布 正在修改文件标识:当前版本:1.0作者:张宏超完成日期:2019年3月8日 1.算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一,既可以作为分类算法,也可以作为回归。
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