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：1）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 ...
原文：决策树简单介绍（一） 决策树理论基础
注：本文适合初学者。 基本概念 决策树学习是一种采用树状结构的有监督机器学习方法。决策树是一个预测模型，表示对象特征和对象值之间的一种映射。其不需要学习者有多少相关领域知识，是一种非常直观易于理解的算法。 例，预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力的决策树： 每个用户 样本 有三个属性 特征 ：是否拥有房产，是否已婚，年收入。现在给定一个用户A 无房产，单身，年收入 K ，那么根据上面决策树，按照蓝色 ...
2016-04-26 10:48 0 7115 推荐指数：
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