首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

scikit-learn默认使用哪种决策树算法?

scikit-learn默认使用的决策树算法是CART(Classification and Regression Trees)算法。CART算法是一种基于二叉树结构的决策树算法,可以用于分类和回归任务。它通过选择最佳的特征和阈值来划分数据集,使得每个子节点的纯度最大化(分类任务中使用基尼系数或信息增益作为纯度度量,回归任务中使用平方误差最小化)。CART算法的优势包括易于理解和解释、能够处理离散和连续特征、对异常值和缺失值具有鲁棒性。

在腾讯云中,与决策树算法相关的产品是腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform,TMLP)。TMLP提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能,包括决策树算法。您可以通过TMLP使用决策树算法构建和训练模型,进行分类和回归任务。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档:腾讯云机器学习平台

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类(深度详细附源码)

    查看之前文章请点击右上角,关注并且查看历史消息 所有文章全部分类和整理,让您更方便查找阅读。请在页面菜单里查找。 相关内容:(点击标题可查看原文) 第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础,后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务,评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型,一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义,通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第3章 特征提取与

    06
    领券