首先，决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，在这里主要讨论用于分类的决策树。决策树的学习通常包含三个步骤：特征选择，决策树的生成，决策树的剪枝。...

注：信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度，即信息增益越大，信息的不确定性越小，而信息熵是度量信息混乱程度的，即信息熵越大，信息的不确定性越大。...

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。...

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如上图所示数据挖掘只是机器学习中涉猎的领域之一，机器学习还有模式识别、计算机视觉、语音识别、统计学习以及自然语言处理等。

❝决策树（）是一类很常见很经典的机器学习算法，既可以作为分类算法也可以作为回归算法。同时也适合许多集成算法，如, ，以后会逐一介绍。本篇介绍一下决策树算法的原理。❞...

今天我们来分享一个 Python 领域的神级第三方库 -- pycallgraph，通过该库并结合 graphviz 工具，就可以非常方便的完成 Python 应用程序调用流程的可视化工作

今天我们一起来学习一下如何用Python来实现XGBoost分类，这个是一个监督学习的过程，首先我们需要导入两个Python库：

摘要：当你读到这篇博客，如果你是大佬你可以选择跳过去，免得耽误时间，如果你和我一样刚刚入门算法调参不久，那么你肯定知道手动调参是多么的低效。那么现在我来整理一下近几日学习的笔记，和大家一起分享学习这个知识点。对于...

决策树模型本质是一颗由多个判断节点组成的树。在树的每个节点做参数判断，进而在树的最末枝(叶结点)能够对所关心变量的取值作出最佳判断。通常，一棵决策树包含一个根结点，若干内部节点和若干叶结点，叶结点对应决策分类结...