第四章:决策树

本文详细介绍了决策树的基本概念,包括背景、划分选择标准如信息增益、信息增益率和基尼系数,以及剪枝处理、连续值和缺失值的处理方法。通过对决策树的学习,理解了如何构建和优化决策树模型,以适应不同场景的需求。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

第四章:决策树

1. 背景

决策树模型其实是在给定数据集的情况下,生成一个用于判断样本类别的树形逻辑图,不同的节点要依据不同的变量的取值来对样本的类别进行进一步的划分。总体来说,决策树的目的是将样本越分越纯,下面给出一个判断高富帅的决策树模型作为例子(例子来源为南瓜书作者谢老师)。

性别
身高
颜值
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值