決策樹（二）關於的決策樹的一些思考
1.基於樹的模型比線性模型更好嗎？ 如果我可以使用邏輯回歸解決分類問題和線性回歸解決回歸問題，為什么需要使用樹模型？ 我們很多人都有這個問題。 實際上，你可以使用任何算法。 這取決於你要解決的問題類型。 其中有一些關鍵因素，它們將幫助你決定使用哪種算法： 如果因變量和自變量之間的關系 ...
原文：決策樹的一些總結和理解
. 決策樹的定義 . 決策樹的分支：分類與回歸 . 隨機森林軟件隔支持向量機 . 決策樹處理缺失數據 . 決策樹的剪枝 . 決策樹的定義 決策樹，顧名思義，就是用來決策的樹，通常來說，決策樹分為C . ，CART等，其實他們都是一個東西，區別就是在於他們的分支方法不同。決策樹我們只要理解，他是一種將數據依據某幾個最顯著的屬性，不斷划分，以后遇到新的數據時，可以利用我們之前得到的決策樹進行判斷，分 ...
2019-05-30 16:20 0 978 推薦指數：
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寫在前面的話 趁着現在我還是高中數理化老師，偶爾兼職英語老師的時候趕緊抓緊時間寫點有關計算機科學技術的東西。一來是表示我對計算機的熱愛，二來，當然是最重要的咯，滿足一下我強大的虛榮心。哈 ...
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決策樹算法總結
參考：《機器學習》Tom版 以及http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684 一、簡介 決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉 ...
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又叫判定樹，是一種基本的分類與回歸方法。 優點：可讀性強，分類速度快，容易轉換成if-then分類規則 通常分為3個步驟：特征（屬性）選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 特征選擇即選擇分裂屬性，又叫屬性選擇度量，把數據划分成較小的分區。 決策樹的生成又叫決策樹學習或者決策樹 ...
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