决策树分类器 使用Python的决策树分类器sklearn。

下载好的opencv和sklearn，但只适合于python3.9 64位

机器学习中逻辑回归的讲解，原理和代码说明的比较详细

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ # 利用sklearn自建评价函数 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from keras.callbacks import Callback class RocAucEvaluation(Callback): def __init__(self, validation_data=(), interval=1): super(Callback, self).__init__() self.i

最终实现了基于基尼系数和基于信息熵的两种决策树模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并将生成的决策树可视化。在模型评估时还实现了基于numpy和pandas的准确率计算、混淆矩阵计算与可视化函数。

此包为在windows系统上，使用pip安装sklearn/scikit_learn的包，主要用于机器学习，大数据等。 此包为三包之一，还有另外两个包： scipy-1.5.2-cp38-cp38-win_amd64.rar，numpy-1.19.1-cp38-cp38-win_amd64.rar 可以从我上传的其它资源中下载。

树莓派镜像32G，已安装下列基础python库： opencv-python：4.4 tensorflow：1.4.0 keras：2.2.4 sklearn：0.24.1 且已完成串口通信和开机自启功能的配置。 （百度网盘链接+提取码）

1、机器学习sklearn框架知识点，pandas与numpy大全 3、了解机器的核心原理和算法理论 4、应用场景:数据挖掘，预测、分类、推荐算法 5、特点:简化框架及代码思想，言简意赅 6、适用人群:想学习机器学习的初学者 7、使用/学习说明:在学习的过程要结合sklearn核心原理与内容需求分析和方案设计，在实践中不断提升

不错的scikit-learn（中文文档） 不错的scikit-learn（中文文档）

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