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Machine Learning in Action:Decision Tree
决策树
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决策树这个算法比较接地气，就算你根本不懂机器学习算法也可以很好的理解决策树，决策树之前的算法就已经解释过了。主要思想就算通过条件进行分类即可。决策树主要的优点就在于数据形式非常好理解。decision tree的算法可以读取数据集合，可以得到数据中所隐含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取一系列规则。优点很明显，计算复杂度不高，输出结果也很容易理解，就算是中间有缺失值也影响不大，特征不相关也可以处理。由于决策树是按照条件划分，如果划分的条件过多了，可能导致overfitting。 首先要做的就是要找到数据的决定性特征是什么，把它作为划分的依据。当划分完成，如果当前的叶子都是同一个类别，那么当前叶子的划分就完成了。
西红柿炒鸡蛋
2019-03-19
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