机器学习正在日新月异地发展

tanjima98

ii）数据中的微小变化可能会导致生成完全不同的树，因此决策树可能不稳定。这称为方差，需要通过装袋和提升等方法来降低。

（三）贪婪算法不能保证全局最优的决策树。这可以通过训练多棵树来缓解，其中特征和样本是随机抽样的。

（iv）如果某些类别占主导地位，即比其他类别具有更大的权重，决策树学习器就会创建有偏树。因此，建议在与决策树拟合之前平衡数据集，这不仅在决策树中如此，而且在所有机器学习问题中也是如此。
结束语

就是这样。所有基础知  奥地利手机号码数据库 识都可以让您了解决策树学习、决策树机器学习示例和人工智能中的学习决策树。

，如果你想走上正轨，最好从今天开始。Scikit-learn 是一个流行的实现这些算法的库。

它提供了出色的 API，只需几行 Python 代码即可启动并运行你的模型。

此外，普林斯顿大学的决策树机器学习 pdf 也是一个很好的入门资源。那么，你还在等什么呢？获取一些数据并开始吧。

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快乐学习。