当前位置： 首页互联网正文 本文介绍: 决策树是单个模型，具有易解释性和理解性，但容易过拟合。随机森林是多个决策树的集成，引入了随机性和Bagging思想，通常具有更好的泛化能力和鲁棒性，适用于各种数据类型和复杂度不同的问题。 决策树 概念 决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它是一种树状结构，其中每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表一个决策规则，而每个叶节点表示一个输出标签或值。 构建决策树过程 构建决策树的过程通常涉及以下步骤： 数据准备和预处理： 数据收集： 获取并整理需要用于训练的数据集，包括特征和目标变量。 数据清洗： 处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。 特征工程： 提取、选择或转换特征，以便它们适用于决策树模型。 特征选择： 选择划分特征： 根据某种度量标准（如信息增益、基尼系数等）选择最佳的特征来划分数据集，使得每次划分能够尽可能地增加数据的纯度。 根据选择的特征进行数据分割： 将数据集根据选择的特征进行划分，生成子集。 构建决策树： 递归构建子树： 对每个子集递归地应用特征选择和数据分割的步骤，构建出整个决策树。 确定停止条件： 例如，树的深度达到预设的最大深度、节点包含的样本数量小于阈值、没有更多特征可用于分割等。 原文地址:https://blog.csdn.net/u011095039/article/details/134663148 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_5229.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！ 主题授权提示：请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权，授权购买：RiTheme官网显示所有内容声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。决策树数据特征 代码007普通 打赏 收藏 海报 链接
