《機器學習(周志華)》筆記--決策樹（1）--決策樹模型、決策樹簡史、基本流程
一、決策樹模型 決策樹(decision tree)是一種常用的機器學習方法，是一種描述對實例進行分類的樹形結構。 決策樹是一種常用的機器學習方法，以二分類為例，假設現在我們要對是否買西瓜進行判斷和決策，我們會問一些問題，根據回答，我們決斷是買還是不買，或者還拿補丁主意，這時會繼續 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--決策樹（5）--軸平行划分：單變量決策樹、多變量決策樹
七 多變量決策樹 從 樹 到 規則 一棵決策樹對應於一個 規則集 ，每個從根結點到葉結點的分支路徑對應於一條規則。 舉例： 好處： 改善可理解性 進一步提升泛化能力 由於轉化過程中通常會進行前件合並 泛化等操作，C . Rule 的泛化能力通常優於 C . 決策樹 軸平行划分 若我們把每個屬性視為坐標空間中的一個坐標軸，則 d 個屬性描述的樣本就對應了 d 維空間中的一個數據點，對樣本分類則意味着 ...
2020-02-05 13:45 0 1263 推薦指數：
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