决策树和逻辑回归的区别,决策树算法原理

贝叶斯和决策树 2023-12-30 22:17 127 墨鱼

贝叶斯和决策树

决策树和逻辑回归的区别,决策树算法原理

5．应用上的区别：决策树的结果和逻辑回归相比略显粗糙。逻辑回归原则上可以提供数据中每个观察点的概率深度学习与传统的机器学习方法一样，都可以根据输入的数据进行分类或者回归。但随着数据量的增加，传统的

从实质上看，决策树和逻辑回归的分歧是：1.逻辑回归对数据整体结构的分析优于决策树，而决策树对局部结构的分析优于逻辑回归。2.逻辑回归擅长分析线性关系，而决从实质上看，决策树和逻辑回归的分歧是：1.逻辑回归对数据整体结构的分析优于决策树，而决策树对局部结构的分析优于逻辑回归。2.逻辑回归擅长分析线性关系，而

个人理解，同样是针对概率估计问题(是|否), 决策树对nominal变量比较多的数据比较合适，并且用卡方检验对回归假设的要求低点。请问还有什么其他值得考虑的区别么？谢谢扫码或从特征工程角度看，对于决策树可以应对有缺失值的数据，而逻辑回归需要预先对缺失数据进行处理；逻辑回归需要做特征的归一化，决策树不需要。逻辑回归对数据整体结构的分析优于决策树，

●ω● 决策树算法和逻辑回归一样普遍，它可以处理分类和回归问题。决策树是一种树形统计模型，旨在将数据分成多个概念性区域。在决策树模型中，每个内部节点表示一个测试，每个分支代表而逻辑回归，始终着眼整个数据的拟合，所以对全局把握较好。但无法兼顾局部数据，或者说缺乏探查局部结构的内在机制。除外，逻辑回归和决策树还有一些应用上的区别

决策树是是一个监督式学习方法，主要用于分类和回归，是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属1.逻辑回归通常用于分类问题，决策树可回归、可分类。2.逻辑回归擅长分析线性关系，而决策树对线性关系的把握较差。3、逻辑回归的表达式很简单，回归系数就确定了

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标签：决策树算法原理