Python中的决策树模型--构建、可视化、评估
Python中的决策树模型--构建、可视化、评估来自MITx Analytics Edge的使用Python的指南和实例分类和回归树(CART)可以转化为预测分类的图形或规则集。当逻辑回归模型不能提供足够的决策边界来预测标签时,它们会有所帮助。此外,决策树模型更具有可解释性,因为它们模拟了人类的决策过程。此外,决策树回归可以捕捉到非线性关系,从而允许建立更复杂的模型。CART模型是如何工作的?考虑两个独立变量X1和X2的情况。我们想预测结果是红色还是蓝色。CART试图将这个数据分割成子集,使每个