决策树原理介绍
决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法，目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。 决策树的生成是一个递归的过程。在决策树的基本算法中，有三种情况会导致递归返回：（1）当前节点包含的样本全属于同一类别，无需划分；（2）当前属性集为空，或是所有样本在所有属性 ...
原文：决策树介绍
决策树 decision tree 决策树：是一种基本的分类和回归方法。它是基于实例特征对实例进行分类的过程，我们可以认为决策树就是很多if then的规则集合。 优点： 训练生成的模型可读性强，我们可以很直观的看出生成模型的构成已经工作方式，因为模型就是由数据属性和类别构成一棵树。 由于是一棵树，所以它的预测分类速度快，想想一棵树能有多大的深度。如果是一颗二叉树即使有N个数据，深度也只有logN ...
2014-08-12 19:57 4 1581 推荐指数：
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