决策树的理解 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 决策树是一种十分常用的分类方法，需要监管学习（有教师的Supervised Lea ...
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2020-05-05 20:09:36
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在Python 中使用 Matplotlib 注释绘制决策树形图 上次我们对数据生成决策树有了一定了解，但树是以字典的形式表达的，非常不易于理解；因此，通过决策树的图形可视化有助于我们对决策树的理解和认识。利用强大的Matplotlib 库就可以解决实际的需求。 1 生成决策树的完整的代码 新建一个 ...
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2017-11-01 21:40:25
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决策树的分类速度快决策树有个步骤：特征选择，决策树生成，和决策树的修剪。特许选择：在于选取对训练数据具有分类能力的特征，这样可以提高决策树学习的效率。如果利用一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别，则称这个特征是没有分类能力的。经验上任掉这些的..
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2017-10-19 09:23:11
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本文首先浅谈了自己对决策树的理解，进而通过Python一步步构造决策树，并通过Matplotlib绘制更为直观的树形图，最后，选取相应的数据集对算法进行测试。
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2015-08-30 12:41:23
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