[機器學習實戰]決策樹
1. 簡介 決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型 ...
原文：機器學習實戰之決策樹
一,引言： 上一章我們講的kNN算法，雖然可以完成很多分類任務，但它最大的缺點是無法給出數據的內在含義，而決策樹的主要優勢就在於數據形式非常容易理解。決策樹算法能夠讀取數據集合，決策樹的一個重要任務是為了數據所蘊含的知識信息，因此，決策樹可以使用不熟悉的數據集合，並從中提取一系列規則，在這些機器根據數據集創建規則是，就是機器學習的過程。 二，相關知識 決策樹算法 在構造決策樹時，第一個需要解決的問 ...
2017-05-05 15:32 3 13022 推薦指數：
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