77问答网
所有问题
当前搜索:
决策树数据集
决策树
在大
数据集
训练方面有何优势?
答:
用
决策树
训练大量
数据集
最节约时间的是减少树的深度。决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树...
用
决策树
法训练大量
数据集
最节约时间吗?
答:
减少数的深度用
决策树
法训练大量
数据集
最节约时间。决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较,从而获得最优方案的风险型决策方法。图论中的树是连通且无回路的有向图,入度为0的点称为树根,出度为0的点称为树叶,树叶以外的点称为内点。决策树由树根(决策节点)、其他内...
决策树
和线性回归的区别
答:
1、
决策树
是一种基于树结构的分类器,是根据输入特征的不同属性将
数据集
分成不同的子集,根据每个子集中的数据来构建一个分类器;线性回归是一种用于回归问题的方法,是建立一个线性模型,以预测因变量与自变量之间的关系。2、决策树方便理解和解释,处理高维度数据和缺失数据等;线性回归模型可以使用最小...
决策树
与逻辑回归的区别是什么
答:
决策树
更适用于特征之间存在非线性关系的
数据集
,通过决策节点的层层划分,能够较好地处理复杂、非线性的数据分类问题。而逻辑回归适用于特征与目标变量之间存在明确线性关系的情况,能够通过对数据的拟合和预测,快速得出分类结果。三、模型的可解释性不同 决策树模型的可解释性强,其树形结构直观易懂,容易...
决策树
是什么东东?
答:
决策树
(Decision Tree)是一种有监督学习算法,常用于分类和回归。本文仅讨论分类问题。决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成,一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始,待测
数据
与决策树中的特征节点进行...
简述
决策树
的原理及过程
答:
过程:
决策树
的构建过程可以分为以下几个步骤:(1) 特征选择:根据
数据集
的不同特征,选择一个最优的特征作为根节点。(2) 特征划分:根据选择的特征,将数据集分成多个子集,每个子集对应一个叶子节点。(3) 递归构建:对于每个子集,递归地进行特征选择和特征划分,直到所有的子集都可以完全分类或预测。
决策树
的优缺点
答:
决策树
缺点:1.对连续性的字段的预测较难,在有时间序列的
数据集
上面会花费过多时间预处理。2.容易出现过拟合,即决策树学习可能创建一个过于复杂的树,并不能很好的预测数据。3.当类别太多时,错误情况可能就会增加的比较快,同时忽视数据集之间的相关性 4.在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是...
浅析
决策树
——从微软小冰的读心术谈起
答:
决策树
的核心在于特征选择,就像拼图的关键碎片。信息增益和信息增益比是常用的选择标准。信息增益衡量的是,通过某一特征划分后,
数据集
不确定性降低的程度。而信息增益比,是信息增益与特征本身熵的比值,更均衡地考虑了特征取值的分布和重要性,防止了过拟合的陷阱。以贷款申请为例,通过计算每个特征的...
决策树
(Decision Tree)
答:
决策树
--信息增益,信息增益比,Geni指数的理解 【机器学习】深入理解--信息熵(Information Entropy) 统计学习方法 (李航) 为了便于理解,利用以下
数据集
分别使用三种方法进行分类: 在进行具体分析之前,考虑到收入是数值类型,要使用决策树算法,需要先对该属性进行离散化。 在机器学习算法中,...
一颗完整的
决策树
由什么构成
答:
一颗完整的
决策树
由以下几个主要部分构成:根节点(Root Node):决策树的起始节点,代表整个
数据集
或子集的初始条件。根节点通常包含一个特征或属性,用于对数据进行划分。内部节点(Internal Nodes):除了根节点外的其他节点,代表对数据进行进一步划分的条件或特征。内部节点具有分支,每个分支对应一个特征...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
决策树数据集有哪些
决策树数据集实例
适合用决策树解决的数据集
数据挖掘决策树
决策树转换成数据表
决策树数据集r语言案例
适合决策树分类算法的数据集
数据挖掘决策树4种怎么处理
西瓜数据集决策树实现