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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-
共26节
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刘建萍
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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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