機器學習-決策樹示例

參考文檔 http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/tree.html 決策樹是機器學習中的監督學習方法，經過建立一種模型從數據特徵中學習簡單的決策規則來預測一個目標變量的值。 優勢： 便於理解html 使用白盒模型 可以處理多路輸出的問題 能夠經過數值統計測試來驗證該模型 缺點： 模型對數據的泛化性能不好 決策樹很難清楚的表述某些概念 決策樹不穩

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