决策树

作者: geekAppke | 来源:发表于2019-01-02 22:24 被阅读6次

    决策树的深度:max_depth=2

    • 非参数学习
    • 可以解决分类问题、多分类问题、回归问题
    • 非常好的可解释性

    计算信息熵

    pruning 剪枝
    分的太细的特征,减去
    前、后剪枝,都是为了防止过拟合

    C4.5
    ID3

    决策树的学习过程中分为2个阶段,分裂和剪枝

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