主要介绍了Python机器学习之决策树算法,较为详细的分析了实例详解机器学习中决策树算法的概念、原理及相关Python实现技巧,需要的朋友可以参考下

主要介绍了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法,结合实例形式分析了决策树算法的原理及使用sklearn库实现决策树的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，机器学习算法最终将使用这些从数据集中创造的规则。决策树的优点为：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点为：可能产生过度匹配的问题。决策树适于处理离散型和连续型的数据。 在决策树中最重要的就是如何选取

本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树 决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。 例如，在下面的例子中，决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深，决策规则越复杂，模型也越合适。 决策树的一些优势是: 便于说明和理解，树可以可视化表达； 需要很少的数据准备。其他技