【机器学习】决策树算法

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必须有点儿的数据准备,对于原始数据的排序、全版性要求不高。

基于上述型态,决策树算法最常被用来预测以后 是非问题报告 。类事根据有有三个 人的家庭背景、收入具体情况判断偿还银行贷款的能力;抑或根据性别、年龄、身高、体重判断他可不能不能从某次灾难中幸存。

以前说了决策树算法既适用于回归问题报告 又适用于分类问题报告 ,回归问题报告 中自变量是连续的,以后回归(决策)树根据训练结果会返回平均预测值



分类(决策)树不要再考虑数值的近似关系,而将数值单纯地理解为符号,必须一模一样的数才会合并到同一片叶子。



在决策树算法的设计中,使用越少的决策点越能提高算法的数率,举个简单的例子:有以下十个 区间,要怎样用至少的决策点将十个 叶子节点给区分开来。(动脑时间开始英文英文英语 。5,4,3,2,1...)



以下否认答案,让当让人们从X1变量出发,通过两层有有三个 决策点的判断就得出了全版十个 叶子节点,您答对了么?



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在前一期介绍搭建结合机器学习的CI/CD管道时,无意中提到了算法分类。在受监督学习的分类中,有有有三个 既适用于回归又适用于分类的算法,即让当让人们今天要介绍的决策树算法(CART, Classification and Regression Tree)。

先说一下这两类算法索要处置的问题报告 ,回归算法指的是当给出有有三个 点集D,用有有三个 函数去拟合什儿 点集,以后使得点集与拟合函数间的误差最小,从而近似模拟出应变量与自变量之间的关系。常用的回归算法有线性回归和LASSO回归,前者通俗易懂,较易实现;后者适用范围更广,对数据要求更低,容错更强。(以下是一元线性回归拟合。)



分类算法顾名思义对于预测结果这麼数值上的偏差,必须对错之分。严格意义上说决策树更适用于分类算法,对于回归的预测必须给出数值的可信范围。

既然叫做决策"树",那一定是由有有三个 主干节点和多个分叉节点及叶节点组成的,每个分叉都在有有三个 决策,每一片叶子都在有有三个 最终分类或取值(范围),



相较于以后 回归算法,决策树的优点在于:

决策树算法的缺点在于: