這樣理解決策樹
決策樹 1.基本流程 決策樹(Decisiontree)是一類常見的機器學習方法。決策樹學習的目的是，從給定訓練數據集學得一個模型用於對未見數據進行分類，我們希望這棵樹泛化能力強，也就是說對未見示例的處理能力強。 下面看一個簡單的範例： 在對「這是好瓜嗎？」這一問題進行決策的過程中，我們通常會進行一系列的子決策，如瓜的顏色、根蒂、敲起來的聲音，
每日一句
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每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。