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2023 鐵人賽
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2023 iThome 鐵人賽
DAY
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AI & Data
什麼演算法?一起來學機器學習!
系列 第
9
篇
Day9-決策樹 (Decision Trees)
15th鐵人賽
機器學習
machine learning
學習筆記
決策樹
yao021019
團隊
好想放假大學
2023-09-24 08:49:24
296 瀏覽
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主要用於分類,也可以改為回歸樹(不建議),今天只討論單顆決測樹,明天會學習多顆決策樹組合成的隨機森林
決策樹原理
對資料重複進行二元分割,形成樹狀結構
根據特徵進行分割(同子集內盡量相似)
重複分割直到達到設定的深度
建構決策樹
對決策樹進行遍歷,得出結果
優缺點
優點:
對特徵工程要求較小
可處理混合型數據
缺點
容易過擬合
容易產生局部最優解(因為每一步都只選擇當前最佳解)
參考資料
https://www.youtube.com/watch?v=tH9FH1DH5n0&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49&index=33
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