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Python机器学习之决策树算法实例详解
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文件大小: 82kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，机器学习算法最终将使用这些从数据集中创造的规则。决策树的优点为：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。缺点为：可能产生过度匹配的问题。决策树适于处理离散型和连续型的数据。
在决策树中最重要的就是如何选取用于划分的特征
在算法中一般选用ID3，D3算法的核心问题是选取在树的每个节点要测试的特征或者属性，
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