Код: Выделить всё
CRITERIA_CLF = {
"gini": _criterion.Gini,
"log_loss": _criterion.Entropy,
"entropy": _criterion.Entropy,
}
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/784 ... ss-criteri
Есть ли разница в базовых критериях sklearn «энтропия» и «log_loss» для классификаторов дерева решений? ⇐ Python
-
Anonymous
Есть ли разница в базовых критериях sklearn «энтропия» и «log_loss» для классификаторов дерева решений?
Я реализую классификатор дерева решений, используя sklearn, и проверяю различные критерии, но не могу найти разницу между критериями «энтропия» и «log_loss». Базовый файл _classes.py древовидной папки в исходном коде sklearn определяет потери журнала и энтропию как один и тот же тип в своем критерии классификатора, предположительно делая их одной и той же операцией?
В чем основная разница? Кажется, что либо потеря журнала, либо энтропия под капотом делают одно и то же.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/784 ... ss-criteri
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/784 ... ss-criteri
