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決策樹模型不只可以做分類也可以做回歸,
分類就是樹模型的每個葉子節點代表一個類別。
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分類過程有以下三步驟:
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1、特徵選擇
從訓練數據中眾多特徵中,
選擇一個「特徵」,作為節點的分裂標準。
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2、決策樹生長
依據選擇的特徵評估標準,
從上至下的生成子節點,
直到數據集不可分類,則決策樹停止生長。
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3、剪枝
由於決策樹容易過擬合,
一般需要剪枝,縮小樹結構的規模,來緩解過擬合。
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深入了解更多分類過程👇
https://blog.tibame.com/?p=18235
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