文件名称:
python实现决策树、随机森林的简单原理
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文件大小: 181kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-24
详细说明：本文申明：此文为学习记录过程，中间多处引用大师讲义和内容。
一、概念
决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
看了一遍概念后，我们先从一个简单的案例开始，如下图我们样本：
对于上面的样本数据，根据不同特征值我们最后是选择是否约会，我们先自定义的一个决策树，决策树如下图所示：
对于上图中的决策树，有个疑问，就是为什么第一个选择是“长相”这个特征，我选
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