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varios類型的樹(ID3,CART,C4.5)有一個DecisionTreeClassifier,但我不明白應該傳遞什麼參數來模擬傳統的ID3 algorithm行爲?如何在scikit-learn中設置ID3算法?
varios類型的樹(ID3,CART,C4.5)有一個DecisionTreeClassifier,但我不明白應該傳遞什麼參數來模擬傳統的ID3 algorithm行爲?如何在scikit-learn中設置ID3算法?
我不知道它的sklearn實施和ID3算法中之間的唯一差別,但據我所知,你必須從「基尼」到「熵」改變標準的ID3
DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")
你有任何想法如何提供分類屬性作爲輸入?例如,X = [[True,False,True],[False,False,True],[True,True,False]],Y = [Class1,Class2,Class3]。在這個例子中,他們只顯示數字數據。謝謝 –