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决策树算法
摘要：决策树原理要点：根据属性值分为两类（自顶向下的递归方式） 优点：没必要对数据进行归一化处理，是个白盒模型，对已有的现象很容易生成一个表达式 缺点：对于各类样本数量不一致的数据，在决策树的信息增益的结果更偏向于那些具有更多数值的特征。 随机森林：Bootstrap方法重采样，产生多个训练集。用了部分属 阅读全文
posted @ 2022-02-09 22:24 A1han 阅读(85) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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