Python機器學習(1)——決策樹分類算法
1、決策樹算法 決策樹用樹形結構對樣本的屬性進行分類，是最直觀的分類算法，而且也可以用於回歸。不過對於一些特殊的邏輯分類會有困難。典型的如異或（XOR）邏輯，決策樹並不擅長解決此類問題。 決策樹的構建不是唯一的，遺憾的是最優決策樹的構建屬於NP問題。因此如何構建一棵好的決策樹是研究的重點 ...
原文：機器學習算法（六）：基於決策樹的分類預測
一 決策樹的介紹 決策樹是一種常見的分類模型，在金融分控 醫療輔助診斷等諸多行業具有較為廣泛的應用。決策樹的核心思想是基於樹結構對數據進行划分，這種思想是人類處理問題時的本能方法。例如在婚戀市場中，女方通常會先看男方是否有房產，如果有房產再看是否有車產，如果有車產再看是否有穩定工作 最后得出是否要深入了解的判斷。 決策樹的主要優點： 具有很好的解釋性，模型可以生成可以理解的規則。 可以發現特征的重 ...
2020-08-11 10:39 0 2565 推薦指數：
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