开发者自述:我是如何理解决策树的

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开发者自述:我是如何理解决策树的

玄学酱 2017-08-02 13:59:00 浏览1466
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前言:

最近学习了一段时间的决策树算法,但是感觉并没有达到自己预期的想法,所以这几天参考了一些决策树方面的资料,来将自己的学习的过程的笔记记录在这里,来加深理解和请教别人指出错误。

决策树的原理:

决策树又叫做decision tree,这个是一种比较简单但是又得到广泛应用的分类器的一种形式。我们一般都是通过训练的数据来搭建起决策树的模型。通过这个模型,我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类,类似于我们的聚类算法。

应用决策树有如下几个优点:

1:决策树的模型的可读性比较好,具有很强的可以描述性,有利于以后高效率的人工分析

2:效率高,决策树只需要以此构建,就可以达到反复使用的效果,每一次的预测的最大计算次数只要不超过决策树的深度即可。

3:决策树来如何预测:

现在我们以Data Analysis中的经典案例来进行分析:

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从上边的表述中的相关信息

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