Python机器学习(1)——决策树分类算法
1、决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类，是最直观的分类算法，而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或（XOR）逻辑，决策树并不擅长解决此类问题。 决策树的构建不是唯一的，遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点 ...
原文：机器学习算法（六）：基于决策树的分类预测
一 决策树的介绍 决策树是一种常见的分类模型，在金融分控 医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先看男方是否有房产，如果有房产再看是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作 最后得出是否要深入了解的判断。 决策树的主要优点： 具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。 可以发现特征的重 ...
2020-08-11 10:39 0 2565 推荐指数：
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