您需要了解的有关决策树模型的知识

您需要了解的有关决策树模型的知识

决策树模型是在各种情况下使用的机器学习算法的一个流行子集。它仍然是用于数据分类和预测的最流行和最通用的结构之一。

该结构类似于流程图的结构，并包含几个 if/else 语句来观察数据内的交互。决策树模型致力于开发基于观察结果预测或分类结果的系统。应用包括天气预报、肿瘤识别和其他二元选择。随机森林模型是当今最流行的算法之一，是决策树模型的一个很好的例子。

由于这种类型的建模遵循非常合乎逻辑的路线，因此需要很少的数学知识来理解决策树过程的结果。它们还具有很强的适应性，这意味着如果属性和特征对您的数据结果没有贡献，它们将被忽略。

无论您是新兴数据科学家还是长期使用数据的人，决策树都是最好的资源之一。

如果您想了解有关如何使用随机森林模型的更多信息，请查看这篇文章 创建一种算法来检测癌性肿瘤 .

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