决策树（二）：后剪枝，连续值处理，数据加载器：DataLoader和模型评估
在上一篇文章中，我们实现了树的构造，在下面的内容中，我们将中心放在以下几个方面 1.剪枝 2.连续值处理 3.数据加载器：DataLoader 4.模型评估 一，后剪枝 • 为什么 ......![]()
对plotTree的解释
1.>>>a = 1/2/2 >>>a >>>0.25 2.def plotMidText(cntrPt,parentPt,txtString): 在父子节点间填充文本信 ......Linux下用matplotlib画决策树
1、trees = {'no surfacing': { 0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}} 2、从我的文件trees.txt里读的决策树，也是一个递归字典表示 coding=utf-8 i ......![]()
吴裕雄--天生自然python机器学习：使用决策树预测隐形眼镜类型
解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。使用小数据 集，我们就可以利用决策树学到很多知识：眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型；一旦 理解了决策树的 ......![]()
决策树——C4.5
-- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Aug 2 17:09:34 2018 决策树ID3,C4.5的实现 @author: weixw """ from math import log import operator 原始数据 def c ......Python实现决策树2(CART分类树及CART回归树)
接上篇 CART算法的全称是Classification And Regression Tree，采用的是Gini指数（选Gini指数最小的特征s）作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。ID3算法和C4 ......![]()
【机器学习】【决策树】CART算法，Python实现CART算法生成决策树
CART算法的数学详细计算步骤，以及CART算法生成决策树的过程，可以详见： 【机器学习】【决策树】CART算法，用样本集一步一步详解如何求：基尼指数，最优特征，最优切分点 ......![]()
python实现决策树分类
上一篇博客主要介绍了决策树的原理，这篇主要介绍他的实现，代码环境python 3.4，实现的是ID3算法，首先为了后面matplotlib的绘图方便，我把原来的中文数据集变成了英 ......![]()
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