ML之DT：基于簡單回歸問題訓(xùn)練決策樹(DIY數(shù)據(jù)集+三種深度的二元DT性能比較)

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目錄

輸出結(jié)果

設(shè)計(jì)思路

核心代碼

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輸出結(jié)果

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設(shè)計(jì)思路

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核心代碼

for i in range(1, len(xPlot)):lhList = list(xPlot[0:i])rhList = list(xPlot[i:len(xPlot)])lhAvg = sum(lhList) / len(lhList)rhAvg = sum(rhList) / len(rhList)lhSse = sum([(s - lhAvg) * (s - lhAvg) for s in lhList])rhSse = sum([(s - rhAvg) * (s - rhAvg) for s in rhList])sse.append(lhSse + rhSse)xMin.append(max(lhList))

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ML之DT：基于简单回归问题训练决策树(DIY数据集+三种深度的二元DT性能比较)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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