摘要：
简介 决策树是广泛用于分类和回归任务的监督模型。 在本文中，我们将讨论决策树分类器以及如何动态可视化它们。 这些分类器在训练数据上构建一系列简单的if / else规则，通过它们预测目标值。 在本演示中，我们将使用sklearn_wine数据集,使用sklearn export_graphviz函数 阅读全文
摘要：
1.基于树的模型比线性模型更好吗？ 如果我可以使用逻辑回归解决分类问题和线性回归解决回归问题，为什么需要使用树模型？ 我们很多人都有这个问题。 实际上，你可以使用任何算法。 这取决于你要解决的问题类型。 其中有一些关键因素，它们将帮助你决定使用哪种算法： 如果因变量和自变量之间的关系通过线性模型很好 阅读全文
摘要：
简介 简介 基于树的学习算法被认为是最好的和最常用的监督学习方法之一。 基于树的方法赋予预测模型高精度，稳定性和易于解释的能力。 与线性模型不同，它们非常好地映射非线性关系。 它们适用于解决手头的任何问题（分类或回归）。决策树，随机森林，梯度增强等方法正在各种数据科学问题中广泛使用。 因此，对于每个 阅读全文