決策樹原理介紹
決策樹（decision tree）是一類常見的機器學習方法，目的是為了產生一棵泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹。 決策樹的生成是一個遞歸的過程。在決策樹的基本算法中，有三種情況會導致遞歸返回：（1）當前節點包含的樣本全屬於同一類別，無需划分；（2）當前屬性集為空，或是所有樣本在所有屬性 ...
原文：決策樹介紹
決策樹 decision tree 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。它是基於實例特征對實例進行分類的過程，我們可以認為決策樹就是很多if then的規則集合。 優點： 訓練生成的模型可讀性強，我們可以很直觀的看出生成模型的構成已經工作方式，因為模型就是由數據屬性和類別構成一棵樹。 由於是一棵樹，所以它的預測分類速度快，想想一棵樹能有多大的深度。如果是一顆二叉樹即使有N個數據，深度也只有logN ...
2014-08-12 19:57 4 1581 推薦指數：
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