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Classification and Decision Trees

时间:2018-05-18 00:35:08      阅读:126      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:需要   strong   产生   机器学习   ssi   速度   遍历   数据   使用   

分类和决策树

决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。

决策树模型的表示是二叉树。这是算法和数据结构中的二叉树,没什么特别的。每个节点表示一个单独的输入变量(x)和该变量上的拆分点(假设变量为数值)。

树的叶节点包含一个输出变量(y),用于进行预测。通过遍历树的分割,直到到达叶节点并输出叶节点的类值,就可以做出预测。

树的学习速度很快,预测的速度也很快。它们通常也适用于广泛的问题,不需要对数据进行任何特别的准备。

决策树有很高的方差,并且可以在使用时产生更准确的预测。

Classification and Decision Trees

标签:需要   strong   产生   机器学习   ssi   速度   遍历   数据   使用   

原文地址:https://www.cnblogs.com/ytxwzqin/p/9053889.html

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