python的sklearn中决策树使用的算法是哪个
由于在sklearn中决策树分为DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor，所以使用的算法是CA算法，即分类和回归树算法[ classificationandregregrer
C4.5和CA原理，以及sklearn框架下的诊断程序分类器帮助文档。 三种算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点的特征和分支数的不同。 ID3、用熵(entropy )测量信息的不确定性
python决策树算法支持交互方式，或者决策树是以样本属性为节点，以属性取值为分支的树结构。 决策树的根节点是所有样本中信息量最大的属性树的中间节点，是包含在作为根的子树中的样本子集中信息量最大的属性。
在python上使用scikit-learn执行决策树算法时出错
决策树算法如何将连续值转换为离散值进行处理，我只要切Pyt .就行了。 例如，某个特征的值预计在1-100之间。 那么，可以人为切片。 1-10的，1也可以。
python决策树程序fit_transform错误报告CSS布局HTML小编今天和大家分享解
在大神CSS上布局HTML短篇，今天和大家分享教诲。 python写的决策树的ID3算法是怎么一直被提到的？
针对当前训练集，计算每个属性的信息增益(假设有属性A1、A2、 an )；
选择信息增益最大属性AK(1
如何在id3算法中更改为随机林python
由于采用Python实现随机森林算法，深度学习具有较高的方差，决策树在处理特定训练数据集时其结果看起来比较脆弱。 bagging(bootstrapaggregating的缩写)算法可以根据训练数据的样本建立复合模型，有效地减少决策树的方差。