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Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解
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2021-01-01
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本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树 决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型,通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。 例如,在下面的例子中,决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深,决策规则越复杂,模型也越合适。 决策树的一些优势是: 便于说明和理解,树可以可视化表达; 需要很少的数据准备。其他技术通常需要数据标准化,需要创建虚拟变量,并删除空白值。 使用树的成本是用于对树进行训练的数据点的
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weixin_38737283
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