【ML】_04_DT（决策树）_ml-dt代码

作者：Guff_9hys | 2024-07-18 20:09:56

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ml-dt代码

文章目录

【一】 Decision Tree（决策树）

【有监督】基于信息熵（Entropy）的分类算法

【二】 Entropy（信息熵）

【三】 Information Gain（信息增益，越大越好）：ID3 算法

【四】 Information Gain Ratio（信息增益率，越大越好）：C4.5 算法

【五】 Gini Index（Gini系数，越小越好）：CART 算法

【六】 DT 代码使用（Sklearn）

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
'''
:param (参数) 一般默认就行了
'''
dt = DecisionTreeClassifier()
'''
:object (方法)
dt.fit(X,y): DT 是有监督的机器学习算法
dt.predict(X): 返回数据 X 预测的类别
'''
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