机器学习简明教程---基于Python语言实现 课件 第5章决策树.pptx

决策树;本章目标;目录/Contents;5.1初识决策树——一般树简介;5.1初识决策树——一般树简介;5.1初识决策树——决策树简介;目录/Contents;5.2信息熵与信息增益;5.2信息熵与信息增益——信息熵;5.2信息熵与信息增益——信息熵;5.2信息熵与信息增益——信息熵;5.2信息熵与信息增益——条件熵;5.2信息熵与信息增益——条件熵;5.2信息熵与信息增益——信息增益;5.2信息熵与信息增益——信息增益;5.2信息熵与信息增益——信息增益;5.2信息熵与信息增益——信息增益;5.2信息熵与信息增益——信息增益;目录/Contents;5.3决策树——基本概念;5.3决策树——基本概念;5.3决策树——TDIDT算法;5.3决策树——TDIDT算法;5.3决策树——ID3;5.3决策树——ID3;5.3决策树——ID3;5.3决策树——ID3;5.3决策树——ID3;5.3决策树——C4.5;5.3决策树——C4.5;5.3决策树——C4.5;5.3决策树——C4.5;5.3决策树——C4.5;目录/Contents;5.4CART;5.4CART——基尼指数;5.4CART——基尼指数;5.4CART——生成决策树;5.4CART——生成决策树;5.4CART——生成决策树;5.4CART——生成决策树;5.4CART——生成决策树;5.4CART——生成决策树;5.4CART——缺失值处理;5.4CART——缺失值处理;5.4CART——剪枝;5.4CART——剪枝;5.4CART——案例;5.4CART——案例;5.4CART——案例;5.4CART——案例;本章小结;谢谢