决策树、随机森林与k-means聚类算法
决策树的构建知足信息熵增益最大化原则 决策树的优势：html 可解释性高 能处理非线性的数据 不须要数据归一化 能够用于特征工程 对数据分布没有偏好 普遍使用 容易软件实现 能够转化为规则 决策树的弱点算法 启发式生成，不是最优解 容易过拟合 微小的数据改变会改变整个树的形状 对类别不平衡的数据不友好 随机森林指训练多个决策树结果，预测时回归取均值，分类取众数 随机体如今带放回的随机取数据子集作训
相关文章
- 1. 决策树、随机森林与k-means聚类算法
- 2. 决策树与随机森林算法
- 3. 决策树算法之随机森林
- 4. 决策树随机森林
- 5. 决策树与随机森林
- 6. 决策树与随机森林（上）
- 7. 决策树与随机森林初探
- 8. 机器学习算法--决策树与随机森林
- 9. 机器学习基础算法（决策树与随机森林）
- 10. 分类算法（决策树，SVM，随机森林，逻辑回归）
- 更多相关文章...
- • 网站主机 类型 - 网站主机教程
- • Kotlin 数据类与密封类 - Kotlin 教程
- • 算法总结-广度优先算法
- • 算法总结-深度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 决策树、随机森林与k-means聚类算法
- 2. 决策树与随机森林算法
- 3. 决策树算法之随机森林
- 4. 决策树随机森林
- 5. 决策树与随机森林
- 6. 决策树与随机森林（上）
- 7. 决策树与随机森林初探
- 8. 机器学习算法--决策树与随机森林
- 9. 机器学习基础算法（决策树与随机森林）
- 10. 分类算法（决策树，SVM，随机森林，逻辑回归）