你应该是一阵风丫

2020-10-17   阅读量: 16

机器学习【四】决策树

机器学习【四】决策树

涉及内容:
原理————if/else推导

决策树构建————用决策树分类器分类【设定最大深度】、分类器表现、加大深度

优点:

  • 很容易将模型可视化

  • 由于决策树算法对每个样本特征单独处理——> 不需要对数据进行转换

  • 不需要对数据预处理

缺点:

  • 即使有预剪枝处理【使用max_depth、max_leaf_nodes参数】,还是不可避免出现过拟合问题

  • 泛化性能大打折扣


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