3.3 决策树DecisionTrees

引言

一个接一个的解决多元线性问题，如同不停的问问题，不同问题的分支，就如同设定了多个决策面

1. SupportVectorMachines

1.1. 导入代码：

from sklearn import tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier()#对于分类问题
clf = tree.DecisionTreeRegressor()#对于回归问题

1.2 决策树常见参数

• depth_map，越小容易高偏差，拟合不够，越大容易高方差，过拟合。
• min_samples_split，最小样本分割数量，分到剩下多少个就不再分。越小决策树越复杂，准确率可能反而降低

1.3 熵 Entropy

测量一系列样本不纯度的方式
entropy = ∑i0−Pilog2Pi

1.4 信息增益

决策树会最大化信息增益，信息增益 = 父熵 - 权 x 子熵，根据信息增益进行拆分
可以参考 信息论的熵

1.5 优缺点

比支持向量机还好理解，不过当存在大量特征时，容易过拟合，可以通过集成，构建更大的分类器

1.6 决策树的可表达性

AND OR XOR

1.7 ID3

1.8 常用GridSearchCV，寻找最佳参数组合