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决策树
2016-04-17 11:24:09
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决策树是一种常用的机器学习算法,它通过一系列的规则来进行分类或预测。每个决策节点都代表一个特征或属性,每个分支代表一个可能的输出结果。从根节点开始,根据输入的特征值,沿着树形结构向下进行判断,直到达到叶子节点,即最终的预测结果。决策树具有易于理解和解释的优点,可以用于解决分类和回归问题。然而,它也存在过拟合的风险,需要通过剪枝等方法来避免。
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