機器學習實戰之樹回歸
一，引言 盡管線性回歸包含了一些強大的方法，但這些方法創建的模型需要擬合所有的樣本數據。當數據擁有眾多特征並且特征之間的關系比較復雜時，構建全局線性模型就會非常困難。並且，在實際生活中很多問題都是非線性的，很難通過全局線性模型來擬合所有數據。 解決上述非線性數據的擬合問題的一個可行 ...
原文：機器學習實戰筆記(Python實現)-09-樹回歸
本系列文章為 機器學習實戰 學習筆記，內容整理自書本，網絡以及自己的理解，如有錯誤歡迎指正。 源碼在Python . 上測試均通過，代碼及數據 gt https: github.com Wellat MLaction 連續和離散型特征的樹的構建 決策樹算法主要是不斷將數據切分成小數據集，直到所有目標變量完全相同，或者數據不能再切分為止。它是一種貪心算法，並不考慮能否達到全局最優。前面介紹的用ID ...
2017-01-13 14:36 2 5209 推薦指數：
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