寂寞火车

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2年10月20天

决策树(理论初步)

决策树理论理解:1.什么是决策树?一种基本的分类回归方法,决策树属于分类回归模型的范畴。决策树的三个步骤:特征选择决策树生成决策树修剪(剪枝)决策树示意图决策树目标:分类决策树本质:估计条件的概率模型决策树自我学习的目标: 选择最优决策树决策树学习的测试: 最小化损失函数决策树的特点:优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。缺点:可能会产生过度匹配的问题适用数据类型:数值型和标称型2.信息熵