Decision Trees 决策树

时间 2020-12-21

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Decision Trees （DT）是用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。例如，在下面的例子中，决策树从数据中学习用一组if-then-else决策规则逼近正弦曲线。树越深，决策规则越复杂，模型也越复杂。决策树的优点：易于理解和解释。树可以被可视化。需要很少的数据准备。其他技术通常需要数据标准化，需要创建虚

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