32005年机器学习评估2

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文件名称：32005年机器学习评估2
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-14 05:53:18
JupyterNotebook 分类和回归（CART）决策树算法的实现 该存储库展示了IRIS数据集上CART决策树算法的实现。 CART使用在每个节点处产生最大信息增益的属性和阈值构造二叉树。 贪婪算法会识别属性（例如“ petal_length”）上的分割，该分割对于给定的杂质标准（例如，熵或基尼）会导致最大的信息增益（IG）。 确定拆分后，树将递归添加子节点，直到无法获得更多信息。 在实现中包括修剪树的方法，以限制决策树的复杂性并减少过度拟合。 还包括一种打印方法，以帮助查看输出预测。

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32005-Machine-Learning-Assessment-2-main
----README.md(820B)
----31005_machine_learning_assessment_2.ipynb(24KB)