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文章 2024-01-29 来自：开发者社区

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中，信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现

信息增益、信息增益率计算 以及 最佳特征挑选 的Python实现导读：决策树是一种基于信息的学习算法。在决策树算法中需要不断地挑选出最佳特征，而挑选最佳特征地依据就是信息增益率。增益本身就具有相对地特性，表征某事物从一个状态到另一个状态后，某个指标的变化量。在决策树算法中，信息增益指的是依据某个特征的取值划分数据集时，数据集划分后相对于划分前，所能导致减少的信息不确定度。这也就是说信息增益即不确....

文章 2024-01-29 来自：开发者社区

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中子数据集的划分（不允许调用sklearn等库的源代码实现）

决策树算法中子数据集的划分推荐： 本文中的代码另外有采用了TypeScript/JavaScript进行实现的版本。作者关注到,谷歌TensorFlow团队近几年在JavaScript语言上动作频频,自推出同接口的JavaSccript版本TensorFlow.js后,在2020年先后右推出与Pandas同接口的JavaScript版本库"Danfo.js",同时配套推出了一个类似于Jupyte....

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中子数据集的划分（不允许调用sklearn等库的源代码实现）
文章 2023-05-16 来自：开发者社区

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中混杂度数值度量的Python编程实现（信息熵和基尼系数的计算）

混杂度数值度量的Python编程实现李俊才 的个人博客 已入驻阿里云社区邮箱 ：291148484@163.com本文地址：- https://developer.aliyun.com/article/- https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/114883862顾名思义，所谓混杂度就是指无序程度，一般使用“信息熵”（香浓熵）或者“及逆....

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中混杂度数值度量的Python编程实现（信息熵和基尼系数的计算）
文章 2023-05-16 来自：开发者社区

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树学习中如何进行分类预测

机器学习 - 决策树学习中如何进行分类预测李俊才 的个人博客邮箱 ：291148484@163.com本文地址：- https://developer.aliyun.com/article/- https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/114995553目 录1. 决策树建树回顾2. 实现决策树分类预测的思路2.1 单条数据的预测2.2 ....

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树学习中如何进行分类预测

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