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决策树分类算法

于 2022-03-21 发布 文件大小:2.22 MB
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代码说明:

本案例适合于初学者对python语言的掌握和熟练以及对决策树分类算法的初步模拟,使其对决策树算法的思想有一个更清晰的认识和理解,其中所用的数据集是Iris,并且里面附有整个算法流程的说明文档,更有利于大家的理解,希望能够帮助到其他人。

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    误差分析的方法有多种,这是一种先验估计误差的方法,较以往的“向前误差分析”在矩阵运算的舍入误差估计上有较好的结果,以而使矩阵的误差分析获得了突破性的进展,使不少用向前误差分析难于判定可靠性的数值方法获得新的进展。特别值得一提的是,在工程技术界,经常使用几种不同的计算方法,甚至使用实验方法进行比较,从而确定计算结果的可靠性,这也是一种有效而实用的方法。-error analysis by a number of means, which is a priori estimation error method, compared to the previous "Forward Error Analysis" in the matrix calculation error into the homes a better estimate on the results of a matrix so the error analysis of a breakthrough in the progress, many with forward error analysis can be difficult to determine on the numerical method to achieve new progress. Particularly worth mentioning is that in the engineering technology sector, often use several different methods of calculation, or even the use of experimental methods, in order to determine the reliability of results, which is also an effective and practical method.
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