qq_35793943的博客

Keras有两种模型，顺序模型（Sequential）和泛型模型（model）。 两类模型有一些方法是相同的： model.summary() 打印模型概况 model.get_config() 返回包含模型配置信息的python字典。模型也可以从它的config中重构回去。 config = model.get_config() model = Seq

决策树算法接触了三种，ID3，C4.5，CART。 1. ID3采用信息增益来选择特征，算法比较基础也简单，缺点是容易过拟合，不能适应连续性输入。 2. C4.5采用信息增益率来选择特征，能应对连续性输入了。 3. CART用基尼指数来选择特征。值得一提的是，sklearn有关决策树的库中，默认是用CART，可选ID3，但是没有看见C4.5的相关可选值。（在随机森林里也是这样） 随机森林