關於決策樹的那些事

決策樹（DT）是用於分類和迴歸的非參數監督學習方法。目標是建立一個模型，經過學習從數據特徵推斷出的簡單決策規則來預測目標變量的價值。python 例如，在下面的例子中，決策樹從數據中學習使用一組if-then-else決策規則來逼近正弦曲線。樹越深，決策規則越複雜，模型也越複雜。算法 用決策樹進行1D迴歸。 該決策樹來擬合與另外嘈雜觀察正弦曲線。結果，它學習了近似正弦曲線的局部線性迴歸。咱們能夠看

>>阅读原文<<