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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 7
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Google Developers Machine Learning

文組腦的機器學習異想世界系列 第 7

【Day7】文組腦告訴你策略樹是什麼

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哈囉大家好~~~
今天我們來談談決策樹這個機器學習算法,在決策樹中,每個節點會將數據在拆分成兩個子集,然後重複進行下去,每個節點一次只分割一個特徵,最終會拆分成許多特徵,舉例來說,性別就是一個很常用的特徵。

很常用來解釋決策樹的例子是鐵達尼號,在預測誰會在鐵達尼號沈船時倖存或死亡,可以用很多特徵去分類船上的人們,他們來自各行各業不同背景,我們對特徵的第一次猜測可能是乘客的性別,現在分成64%的男性和36%的女性,接著可能用乘客的級別去分,是貴族呢?還是平民呢?就這樣一直分割下去,直到達到決策樹設定的最大深度,或無法繼續分下去,簡單來說就是直到每個節點只有倖存或死亡的乘客,你可以建一棵完整的樹,然後修剪不必要的節點,最大限度地利用決策樹演算法,你還可以將一棵一棵的決策樹組合成森林,未來我們會談到森林。

今天說完了決策樹,明天我將帶大家繼續認識ML的Kernel,那我們明天見!


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