Webb12 apr. 2024 · 一、准备工作（设置 jupyter notebook 中的字体大小样式等） 二、树模型的可视化展示 1、通过鸢尾花数据集构建一个决策树模型 2、对决策树进行可视化展示的具体步骤 3、概率估计 三、决策边界展示 四、决策树的正则化（预剪枝） 五、实验：探究树模型对数据的敏感程度 六、实验：用决策树解决回归问题 七、实验：探究决策树的深度对 … Webb11 apr. 2024 · from pprint import pprint # 决策树 from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine # 自带数据库，可以导入知名数据 from sklearn.model_selection import train_test_split # 测试集训练集 import graphviz import pandas as pd # todo:基本…

利用sklearn 实现ID3、CART、C4.5 算法挑西瓜_sklearn …

Webb总体来说，利用CART算法来构造一棵分类需要完成两步：①基于训练数据集生成决策树，并且生成的决策树要尽可能的大；②用验证集来对已生成的树进行剪枝并选择最优子 … Webb25 jan. 2024 · 三、剪枝. 在训练决策树模型的时候，有时决策树会将训练集的一些特有性质当作一般性质进行了学习，从而产生过多的分支，不仅效率下降还可能导致 过拟合 （ over fitting ）从而降低泛化性能。. 剪枝 （ pruning ）就是通过主动去掉决策树的一些分支从而防 … landry\u0027s by the lake

CART生成与剪枝算法详解 - 知乎

Webb剪枝 ：为了避免过拟合（Overfitting），可以对生成的决策树进行剪枝。 常见的剪枝方法有预剪枝（Pre-pruning）和后剪枝（Post-pruning）。 3. 决策树的优缺点 优点 ： 易于理解和解释：决策树的结构直观，可以生成可视化的结果； 适应性强：可以处理数值型和类别型特征，对数据的缺失值和异常值不敏感； 计算效率高：构建和预测过程的复杂度较低。 缺 … Webb这一下sklearn 都会自动帮 ... 详解 2.1 基尼指数和熵 2.2 CART算法对连续值特征的处理 2.3 CART算法对离散值特征的处理 2.4 CART算法剪枝 2.4.1 生成剪枝后的决策树 2.4.2 选择最优子树 2.5 CART算法剪枝流程 2.5.1 输入 2.5.2 输出 2.5.3 流程 三、决策树CART算法流程 … Webb剪枝通常有两种： PrePrune：预剪枝，及早的停止树增长，在每个父节点分支的时候计算是否达到了限制值 PostPrune：后剪枝，基于完全生长（过拟合）的树上进行剪枝，砍掉一些对衡量函数影响不大的枝叶 剪枝的依据： 常见的有错误率校验（判断枝剪是降低了模型预测的正确率），统计学检验，熵值，代价复杂度等等 总结看来，枝剪的目的是担心全量 … landry\\u0027s bush airport