決策樹decision tree+SVM+knn+隨機森林+高斯貝葉斯

決策樹decision tree+SVM+knn+隨機森林+高斯貝葉斯 Decision Tree 決策樹是無參數的監督學習算法，可用於分類和迴歸，它的目標是通過學習從數據特徵推斷得到的決策規則，構建一個可以預測目標變量的決策模型。 舉個例子，下圖來看，這個決策樹，結合一些決策規則從數據中學習，得到一個近乎正弦曲線。這棵樹越深，決策規則越複雜，模型越適合，越具有擬合性。 決策樹的一些優點： 容易理

>>阅读原文<<