# information entropy 要怎麼算? 基本的公式在此: ps.1 Pn 表示 個別分類結果的占總數量有多少 ps.2 通常 log 以 2...
介紹之前我們在做二元分類的時候有介紹幾種模型,perceptron,linear classification。這邊我們要介紹另一種更好懂得模型,決策樹(De...
# 建立決策樹(Decision Tree) [決策樹圖] 決策樹是一種非常直覺且容易理解的分析模型,樹上的每個節點(node)代表資料的分類依據,資料通過節點...
Hi! 大家好,我是Eric,這次要來用Python做決策樹。 緣起:決策樹因為相對於其他機器學習模型而言,是較易被解釋的,所以是蠻常見的分類方法。...
今天來用decision tree做一個預測腫瘤是惡性還是良性的應用,在這裡就略過前期的資料處理與分割,直接從model應用開始,如果對這個分析有興趣,我有把k...
想要利用接下來的幾篇文章把tree-based的模型稍微介紹一下,所有的tree-based模型基本上都是從decision tree發展來的,他最大的優勢在於...