决策树

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原创最新推荐文章于 2025-09-08 16:45:18 发布 312 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

决策树模型及案例（Python）目录 1 决策树模型简介 2 Gini系数（CART决策树） 3信息熵、信息增益 4决策树模型代码实现 4.1分类决策树模型(DecisionTreeClassifier) 4.2回归决策树模型(DecisionTreeRegressor) 5案例：员工离职预测模型 5.1模型搭建 5.1.1数据读取与预处理 5.1.2提取特征变量和目标变量 5.1.3划分训练集与测试集 5.1.4模型搭建及训练 5.1.5代码汇总 5.2模型预测及评估 5.2.1直... 阅读详情

决策树

本质：是一棵树，一颗根据不同特征作为节点的树

特征：数据最终形成叶子节点；非叶子节点是数据的特征

难点：选择形成分支的节点对应的特征

算法：根据信息增益来选择根节点,信息增益有根据信息熵来算

信息熵：表示信息的混乱程度，信息越混乱，熵越大，信息越整齐，熵越小

信息熵数学表示：-∑p_i * log(p_i) i=1,2,……,n

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R语言——决策树模型 决策树（Tree Nodels）是一种创建树状模型的方法，它使用‘基尼不纯度’（Gini Impurity）或信息增益（Information Gain）等标准对节点进行递归分割，以创建树状模型。决策树看起来像是以树状形式排列的一系列的if-else语句，易于理解，执行速度快。并且，它能够很好地表现多个特征之间的相互作用，适用于多种数据类型。（树状模型中，随机森林性能表现卓越） ... 阅读详情

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