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2023 iThome 鐵人賽
DAY 9
0
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
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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

  1. 根據特徵進行分割(同子集內盡量相似)
  2. 重複分割直到達到設定的深度
  3. 建構決策樹
  4. 對決策樹進行遍歷，得出結果
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20230924/20163280xQ8mZAAc8l.png

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


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Day8-SGDregressor (Stochastic Gradient Descent Regressor)
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Day10-隨機森林 (Random Forest)
系列文
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  1. 26
    # Day26-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part1
  2. 27
    # Day27-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part2
  3. 28
    Day28-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part3
  4. 29
    Day29-混淆矩陣(confusion matrix)
  5. 30
    Day30-完賽啦！對於這次鐵人賽，我有話要說
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