研究生系统化入门教程（四）【机器学习】分类算法：决策树(信息熵，信息增益)；集成学习方法之随机森林：估计器的工作流程是什么？为何采用BootStrap抽样？

news2024/11/23 18:29:43

 
“一般人都不是他们想要做的那种人，而是他们不得不做的那种人。——毛姆《月亮与六便士》”

 
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百题千解 专栏

        

目录

  • 续：分类算法
    • 1.1 决策树
      • 1.1.0 学习目标
      • 1.1.1 决策树
      • 1.1.2 决策树分类原理
      • 1.1.3 信息熵
        • 信息熵的定义
        • 小结
      • 1.1.4 决策树的划分依据之一------信息增益
        • 定义、公式
        • 贷款特征重要计算
      • 1.1.5 决策树的三种算法实现
        • 决策树相关API
      • 1.1.6 小案例：泰坦尼克号乘客生存预测
        • 简析
        • 实例代码
      • 1.1.7 保存树的结构到dot文件

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