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此篇文章主要介绍了如何获得一颗最优的决策树关键思想:要构建一棵完美的树,你需要在信息量最大的特征处拆分树,从而得到最纯的子节点criterion=‘gini’:基尼不纯度是一种误分类的度量,目标是最小化误分类的概率。数据的完美拆分(每个子组包含一个目标标签的数据点)产生的基尼系数为0。我们可以度量树的每种可能拆分的基尼系数,然后选择基尼不纯度最低的那个。它常用于分类和回归树.criterion=‘

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