Python决策树算法怎么实现及有哪些优缺点

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CART算法CART决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程。CART用基尼系数最小化准则来进行特征选择，生成二叉树。
在机器学习中，决策树是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树的目的是拟合一个可以通过指定输入值预测最终输出值得模型。选择属性是构建一颗决策树非常关键的一步，被选择的属性会成为决策树的一个节点，并且不断递归地选择最优的属性就可以最终构建决策树。计算数据集S中的每个属性的熵 H(xi)选取数据集S中熵值最小（或者信息增益最大，两者等价）的属性在决策树上生成该属性节点使用剩余结点重复以上步骤生成决策树的属性节点熵1948年，香农提出了“信息熵”的概念，熵是接收的每条信息中所包含信息的平均量，是不确定性的量度，而不是确定性的量度，因为越随机的信源的熵越大。熵被定义为概率分布的对数的相反数。信息增益“信息增益”是用来衡量一个属性区分数据样本的能力，当使用某一个属性作为一棵决策树的根节点时，该属性的信息增益量就越大。决策树会选择最大化信息增益来对结点进行划分。优点：小规模数据集有效缺点处理连续变量不好类别比较多时，错误增加得比较快不能处理大量数据决策树算法是一种非常经典的算法，其训练过程中主要依靠获得数据间的熵及信息增益作为划分依据，分类效果较好。但一般情况下我们训练决策树均是在数据量较小的数据集进行，当训练分类器所用的训练数据足够大时，决策树会出现树身过高、拟合效果差等问题。因此，如何高效准确的构建决策树成为模式识别领域的一项研究热点。使用增量训练的方式迭代训练决策树
融合Bagging与Boosting技术训练多棵决策树
对于波动不大、方差较小的数据集， 可以探寻一种比较稳定的分裂准则作为解决办法到此，关于“Python决策树算法怎么实现及有哪些优缺点”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多免费云主机域名相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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