机器学习之其他常用技术——决策树(学习笔记)

文章目录 机器学习之其他常用技术——决策树 机器学习之其他常用技术——决策树 决策树: 一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别 本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则 优点： 计算量小，运算速度较快 易于理解，可清晰查看各属性的重要性 缺点： 忽略属性间的相关性 样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现 举个栗子： 任务：根据用户的学习动力、能力提升意愿、兴趣度、空

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