文件名称:
Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解
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文件大小: 271kb
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上传时间: 2021-01-01
详细说明：本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
决策树
决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。
例如，在下面的例子中，决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深，决策规则越复杂，模型也越合适。
决策树的一些优势是:
便于说明和理解，树可以可视化表达；
需要很少的数据准备。其他技术通常需要数据标准化，需要创建虚拟变量，并删除空白值。
使用树的成本是用于对树进行训练的数据点的
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