2018年4月6日
（数据科学学习手札23）决策树分类原理详解&Python与R实现
摘要： 作为机器学习中可解释性非常好的一种算法，决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习 阅读全文
posted @ 2018-04-06 14:47 费弗里 阅读(3023) 评论(0) 推荐(1) 编辑