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决策树(Decision Tree)是一种常用的数据挖掘和机器学习算法,主要用于分类和回归任务。决策树通过从根节点到叶节点的路径来表示决策规则,其中每个内部节点代表一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一个类别或输出值。
【机器学习】任务四:使用贝叶斯算法识别葡萄酒类别和使用三种不同的决策树方法(ID3,C4.5,CART)对鸢尾花数据进行分类
sklearn实现决策树实例
决策树结合网格搜索交叉验证的例子
决策树算法api
决策树(decision tree)——是一种被广泛使用的分类算法。
决策树——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置。在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用。
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