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《Machine Learning in Action》| 第2章 決策樹
時間 2021-01-02
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決策樹 決策樹的一般流程 (1) 收集數據:可以使用任何方法。 (2) 準備數據:樹構造算法只適用於標稱型數據,因此數值型數據必須離散化。 (3) 分析數據:可以使用任何方法,構造樹完成之後,我們應該檢查圖形是否符合預期。 (4) 訓練算法:構造樹的數據結構。 (5) 測試算法:使用經驗樹計算錯誤率。 (6) 使用算法:此步驟可以適用於任何監督學習算法,而使用決策樹可以更好地理解數據的內在含義。
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