【機器學習與深度學習理論要點】15. 什麼是決策樹？決策樹的特點及使用情況

1）什麼是決策樹？ 決策樹的核心思想是：相似的輸入必然產生相似的輸出。決策樹通過把數據樣本分配到樹狀結構的某個葉子節點來確定數據集中樣本所屬的分類。決策樹可用於迴歸和分類。當用於迴歸時，預測結果爲葉子節點所有樣本的均值。 2）決策樹的特點 ①優點 簡單易懂，容易解釋，可視化，適用性廣。 可用於分類、迴歸問題。 ②缺點 容易過擬合。 數據中的小變化會影響結果，不穩定。 每一個節點的選擇都是貪婪算法，

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