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決策樹模型 ID3/C4.5/CART算法比較
時間 2021-01-08
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轉自https://www.cnblogs.com/wxquare/p/5379970.html,增加了少量內容 決策樹模型在監督學習中非常常見,可用於分類(二分類、多分類)和迴歸。雖然將多棵弱決策樹的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更爲常見,但是「完全生長」決策樹因爲其簡單直觀,具有很強的解釋性,也有廣泛的應用,而且決策樹
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