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小周天0
这个作者很懒，什么都没留下…
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关于决策树的信息增益（信息熵）
1.前言决策树学习的关键是如何选择最优划分属性，一般而言，随着划分过程的不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一个类别，即结点的‘纯度’（purity）越来越高。所以我们引入信息熵的概念，来度量样本集合的纯度。2.信息增益3.增益率在上面的介绍中，我们有意忽略了表4.1中的‘编号’一栏，若把‘编号’也作为一个候选划分属性，则...原创 2019-04-01 11:21:09 · 947 阅读 · 0 评论 -
关于决策树的剪枝处理
1.前言剪枝（pruning）是决策树学习算法对付‘过拟合’的主要手段。2.预剪枝3.后剪枝原创 2019-04-01 11:30:03 · 533 阅读 · 0 评论