《决策树》

孟宝亮2024-03-3052500

在学习决策树原理之前，我们先感性的了解下决策树的构建和推理过程、以及 API 的使用。 1. 分类决策树分类决策树基于训练数据构建一个树状结构，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个可能的答案，最终叶节点代表一个分类标...

孟宝亮2024-03-2958201

构建决策树时，需要根据训练数据计算所有特征的最佳分裂点，来实现分类决策树构建。在 scikit-learn 的分类决策树实现中，主要用到了两种方法：接下来，我们就要去学习和掌握这两种分裂增益原理和计算方法，以及基于这两...

孟宝亮2024-03-2843902

在构建回归决策树时，我们需要找到最优的分裂点，以最小化子集的均方误差。回归决策树也有自己的一些分裂准则，我们将详细探讨这些分裂准则的计算方法，并介绍如何应用它们来构建回归决策树。

孟宝亮2024-03-2750503

过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。无论是传统机器学习算法、还是深度学习算法都会出现过拟合问题。 1. 过拟合方法我们前面构建的分类或者回归决策树都是完...

孟宝亮2024-03-2642600

Scikit-Learn（sklearn）是一个用于机器学习的Python库，其中包含了大量用于分类、回归、聚类和其他机器学习任务的算法和工具。在sklearn中，决策树是其中的一个常用算法。下面，将会对决策树在 skl...

课程内容 《决策树》（一）准备工作