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連載|決策樹(下)
時間 2021-01-21
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決策樹(下) 在決策樹(上)中我們瞭解了ID3和C4.5算法,這兩種算法都使用了較爲複雜的熵來度量,使用了複雜的多叉樹,並且只能處理分類問題,針對這些缺點,CART(Classification And Regression Tree)做了改進,可以處理分類,也可以處理迴歸。 分類:預測目標是離散值。 迴歸:預測目標是連續值。 基尼指數(Gini) 從之前的內容我們瞭解到ID3使用信息增益來選擇特
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