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：1）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 ...
原文：決策樹簡單介紹（一） 決策樹理論基礎
注：本文適合初學者。 基本概念 決策樹學習是一種采用樹狀結構的有監督機器學習方法。決策樹是一個預測模型，表示對象特征和對象值之間的一種映射。其不需要學習者有多少相關領域知識，是一種非常直觀易於理解的算法。 例，預測貸款用戶是否具有償還貸款的能力的決策樹： 每個用戶 樣本 有三個屬性 特征 ：是否擁有房產，是否已婚，年收入。現在給定一個用戶A 無房產，單身，年收入 K ，那么根據上面決策樹，按照藍色 ...
2016-04-26 10:48 0 7115 推薦指數：
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