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机器学习因果推断之机器学习——2.1决策树原理与经济学应用
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机器学习因果推断之机器学习篇从零开始精通机器学习应用 2.1决策树原理与经济学应用 决策树需要解决的核心问题 信息增益计算方式(信息熵、基尼系数) Sklearn基本建模流程 决策树的可视化展示 决策树的随机性来源 重要参数random_state、splitter 剪枝策略 剪枝参数max_depth、min_samples_leaf、min_samples_split、max_features、min_impurity_decrease 如何确认最优的剪枝参数(学习曲线、网格搜索) 非平衡样本的处理——class_weight 重要属性和方法 回归树 回归树的评价标准(R-square、MSE、MAE衡量的有何区别) 交叉验证 决策树的优缺点及所适用的数据集
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