机器学习-决策树示例
参考文档 http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/tree.html 决策树是机器学习中的监督学习方法，经过建立一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。 优势： 便于理解html 使用白盒模型 可以处理多路输出的问题 能够经过数值统计测试来验证该模型 缺点： 模型对数据的泛化性能不好 决策树很难清楚的表述某些概念 决策树不稳
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