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機器學(xué)習(xí)之決策樹-資料下載頁

2025-08-05 07:40本頁面
  

【正文】 可自動忽略目標(biāo)變量沒有貢獻的屬性變量,也為判斷屬性變量的重要性,減少變量的數(shù)目提供參考。 缺點: ? 容易造成過擬合,需要采用剪枝操作。 ? 忽略了數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。 ? 對于各類別樣本數(shù)量不一致的數(shù)據(jù),信息增益偏向于那些更多數(shù)值的特征。 找素材就上變色龍網(wǎng) 。本資源來自網(wǎng)絡(luò)分享,免費供交流學(xué)習(xí),嚴禁商用 決策樹能夠生成清晰的基于特征選擇不同預(yù)測結(jié)果的樹狀結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)分析師希望更好的理解手上的數(shù)據(jù)的時候可以使用。 決策樹更大的作用是作為一些更有用的算法的基石。例如:隨機森林、 AdaBoost、 GBDT 找素材就上變色龍網(wǎng) 。本資源來自網(wǎng)絡(luò)分享,免費供交流學(xué)習(xí),嚴禁商用
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