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人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 决策树 决策树实际案例的应用-

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  • 讲解决策树算法的原理以及创建过程

    • 讲解sklearn工具包中所拥有的一些内容
    • 讲解sklearn工具包中所拥有的一些内容（二）
    • 决策树算法的理解
    • 分析如何创建出决策树
    • 选择节点的三种方法以及讲解信息熵
    • 讲解选择节点的方法一：信息增益
    • 通过实际案例计算每个特征的信息，信息熵
    • 求得每一个特征对应的信息增益值
    • 求得每一个特征对应的信息增益值（二）
    • 求得信息增益率
    • 基尼指数的含义

  • 通过实际案例来应用决策树

    • 复习前面讲过的知识点
    • 复习前面讲过的知识点（二）
    • 决策树的剪枝的两种方式
    • 加载泰坦尼克号的数据以及进行数据的预处理
    • 数据的预处理以及数据的拆分
    • 拆分训练集和测试集数据以及通过sklearn创建决策树模型对
    • 决策树模型中各个参数的介绍
    • 讲解sklearn中fit，score,predict函数
    • 决策树的可视化展示
    • 优化模型的参数
    • 使用不同的方法进行模型参数的优化
    • 通过gridsearchCV进行参数的选择
    • 多组参数之间选择参数组合
    • 对真个案例的实际应用的总结
    • 对真个案例的实际应用的总结（二）
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