决策树

2022-02-17 13:23:25 899 举报
决策树
决策树是一种常见的机器学习算法,它通过一系列的规则来进行决策。每个决策都是基于数据的属性,最终导致一个结论。这种算法通常用于分类和回归问题。在分类问题中,决策树会学习哪些属性对于正确分类最重要,然后根据这些属性来划分数据。在回归问题中,决策树会学习如何根据输入的属性来预测一个连续的输出值。决策树的主要优点是它们可以很容易地解释和可视化,因此它们在许多实际应用中都非常受欢迎。然而,它们也有一些缺点,比如容易过拟合,特别是在有大量的属性时。
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