决策树是二分类还是多分类,决策树解决回归问题

决策树是二分类还是多分类,决策树解决回归问题

        如同上几篇我们探讨的SVM一样，决策树算法既可以处理分类问题(二分类和多分类),又可以处理回归问题。同时，决策树也广泛的运用在集成算法中，比如随机森2. 决策树的多分类举例其实决策树的多分类问题和二分类问题本质上差不多，为了方便理解，使用load_iris数据集举例说明load_iris数据集介绍· load_iris数据集

之前看过很多博客关于决策树的基本都是多分类的问题，二分类的问题会比较少因此，在完成了对二分类数据集取得不错的预测结果后在这里，博客记录一下，如果各位决策树模型在监督学习中非常常见，可用于分类(二分类、多分类)和回归。虽然将多棵弱决策树的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更为常见，但是“完全生长”决策树

决策树是是一类常见的机器学习方法，按照二分类或多分类进行分类。决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样我们看看如下图的两棵决策树，第一棵是相亲的决策树，叶子节点是决策结果，结果分为两类，即“见”或者“不见”。第二个决策树是动物分类的决策树，第二个决策树不是二分，而是多分，但是

决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时分类树的种类：决策树(decision tree)是一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型。他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示