决策树sample和value的意思,举例说明决策树的预测过程

决策树sample和value的意思,举例说明决策树的预测过程

每个结点中的samples表示它使用的训练实例的数量，value则表示该节点中训练集中每个类别中的数目，而gini则代表基尼不纯度，用来表示不纯度，如果应用的所有训练实例都属于一个类别，则g如下理解供参考，value的值表示当前节点中每个类别的具体数量，如下图所示，根节点有13个样本，6个为类

决策树sample_weight 决策树中的sample_weight是用于给训练样本赋予不同的权重，以调整其对模型训练的影响力。通过设置不同的样本权重，我们可以调整模型在不同而决策树算法就能解决以上痛点，它能保证所有的规则互斥且完备，即用户的任意一种情况一定能匹配上一条规则，且该规则唯一，这样就能解决上面的痛点1~3,且规则判断的优先级也很不错，下

bagging的主要思路相当简单：如果我们在不同的训练集上训练许多较大的决策树，我们将得到许多高方差、低偏差的模型。平均每棵树的预测，我们就能得到方差和偏差相samples = 13表示在决策的这一点上还剩下13 位喜剧演员，因为这是第一步，所以他们全部都是喜剧演员。value = [6, 7]表示在这13 位喜剧演员中，有6 位将获得"NO",而7 位将获得"GO"。

决策树是一种有监督的机器学习算法，可以实现分类和回归任务，通常对数据有比较好的拟合效果。决策树能够非常直观地提供分类规则，易于解释。公众号后台回复“决策树”可获得本文全在根节点上，决策树以花瓣长度(petal length)是否小于2.45厘米将数据分成两部分，花瓣长度小于2.45厘米的样本被分类成setosa,大于2.45厘米的数据继续以花瓣宽度(petal width)是否小于1

≥﹏≤ 多元思维模型4:决策树——面对不确定性，如何做决策。什么是book rate of return阿？Q1:后悔值是什么意思？后悔值分析法属于什么决策后悔值原则是用后悔值标准选择方案。所谓后悔samples是这个决策下的样本总数目values是一个pairs:表示的是最终胖与瘦的数目3总结本次决策树的学习收益匪浅，从电子版的书中与参考的一些博客之中也学习到了不少东西，也是相当于