Pyhton实现决策树算法 MNIST数据集

最新推荐文章于 2025-05-25 21:11:56 发布
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分类专栏： 算法 python 机器学习 决策树
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本文介绍了使用Python的sklearn库实现决策树算法，并在MNIST数据集上进行实践，准确率约达90%。决策树通过信息增益进行特征选择，以最大化信息熵减少。

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

Pyhton实现决策树算法 MNIST数据集

决策树是一种比较接近人类思维方式的算法，将样本通过每个特征值的信息增益进行划分，从而保证每个划分之后的结果信息熵的消减量达到最大。具体的原理请大家自己查找相关资料。

sklearn实现代码如下, 准确率可以达到90%左右。

from sklearn import tree
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=False
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