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决策树是一种流行的有监督学习方法。决策树的优势在于其既可以用于回归,也可以用于分类,不需要特征缩放,而且具有比较好的可解释性,容易将决策树可视化。可视化的决策树不仅是理解你的模型的好办法,也是向其他人介绍你的模型的运作机制的有利工具。
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数据可视化最吸引人的地方在于,通过科学和艺术的完美结合,让隐藏在数据中可预测的和出人意料的故事都变得一目了然。 一个优秀的数据可视化方案,应该同时具备精确度和精美度。精确度,即使用基本视觉元素的形状、尺寸、颜色和位置来呈现数据的多少和关联关系,让受众快速且正确地阅读数据中隐含的故事,是数据可视化的最基本要求。