决策树
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【Python】决策树算法 详解版【附完整版示例】

【Python】决策树算法 详解版【附完整版示例】

决策树是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归。决策树通过一系列的判断条件，将数据分割成不同的类别或数值，具有较强的解释性和可视化能力。在本文中，我们将详细介绍决策树的基本原理、优缺点，以及使用Python中的scikit-learn库进行决策树算法的实现，最后附上完整的代码示例。一、决策树的基
后端 2024年09月26日
【Python特征工程系列】利用SHAP进行特征重要性分析-决策树模型为例（案例+源码）

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在机器学习的过程中，特征工程是一个至关重要的环节。特征的重要性分析可以帮助我们理解模型的决策过程，从而进一步优化特征选择。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种解释机器学习模型输出的强大工具，它通过计算特征在每个预测中的贡献来评估特征的重要性。本文将结合案例，通
后端 2024年09月21日