決策樹與集成算法

舉例:判斷是否喜歡玩遊戲 機器學習算法並沒有哪個好哪個不好,而是哪個算法更適合於那種數據類型 決策順序:先按照重要的,然後次重要的,依次類推 即針對每個特徵,都做一次切割分類,特徵越多越好嗎? 根據什麼依據去選擇根節點?如何切分? 希望透過一次分支後,熵值越小越好。 pi:取到某一個類別的概率 對數函數曲線如下,由於概率值pi屬於【0-1】區間,因此對數值恆爲負數,H(x)函數中的-p*lg(p)
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