摘要： 一.简介 决策树的一个重要任务是理解数据中蕴含的知识信息。 决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能产生过度匹配的问题。 适用数据类型：数值型和标称型。 二. 决策树的一般流程 1.收集数据：可以使用任何方法。 2.准备数据：树构造算法 阅读全文

摘要： 声明：本文章为参考总结CSDN上知识点所获，只是用来总结自己学习而用，如有侵权，会删除！ 列表(list): 列表就像一个线性容器，但是比C++的 lis t扩展多得多 列表里的元素可以是相同类型，也可以包含各种类型，比如列表里嵌套另一个列表 [python] view plain copy pri 阅读全文