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;K-近邻算法;;引言;;算法概述;算法概述;算法概述;算法概述;;准备数据;处理数据;处理数据集;;k-近邻实现;预测测试集并计算准确率;结果分析;预测结果;;本章小结;www.islide.cc;;决策树算法;;引言——故事导入;引言;;算法定义;算法定义;1、特征选择;1.1香农熵及计算函数;1.2信息增益;1.3信息增益率;1.4Gini系数;2.1决策树的生成;2.1决策树的生成;2、决策树的生成;3、决策树的剪枝;3、决策树的剪枝;4、决策树的存储和可视化;;1、数据集介绍;2、导入数据集;3、划分训练集和测试集;;1、计算香农熵;2、数据集最佳切分函数;3、按照给定列切分数据集;4、递归构建决策树;5、利用训练集生成决策树;6、保存决策树;7、预测测试集并计算准确率;7、预测测试集并计算准确率;8、使用sklearn中graphviz包实现决策树的绘制;8、使用sklearn中graphviz包实现决策树的绘制
;8、使用sklearn中graphviz包实现决策树的绘制;;本章小结;www.islide.cc
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