决策树算法的应用领域,决策树算法应用

常见的决策树算法 2023-03-26 10:27 561 墨鱼

常见的决策树算法

决策树算法的应用领域,决策树算法应用

决策树(decision tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。二、实验内容设计算法实现熵、经验条件熵、信息增益等方法。实现ID3算法。熟悉sklearn库中的决策树算法；针对iris数据

应用场景：1)决策树的应用往往都是和某一应用分析目标和场景相关的，比如：金融行业可以用决策树做贷款风险评估，保险行业可以用决策树做险种推广预测，医疗行业可P:机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮性可规模性可解释性1、什么是决策树/判定树(decision tree) 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示一个属

决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。从ID3算法中衍⽣出了C4.5和CART两种算法，这两种算法在数据挖掘中都⾮常重要。下图就是⼀棵典型的C决策树是一种应用非常广泛的算法，比如语音识别、人脸识别、医疗诊断、模式识别等。决策树算法既可以解决分类问题(对应的目标值是类别型的数据),也能解决回归问题(输出结果也可以

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标签：决策树算法应用