摘要: 今天的部分是模型提升。主要讲解的是决策树的原理。个人对于决策树的理解是用空间划分的思想,使用多次二分类的回归对数据进行分类。个人理解的决策树的核心问题是“各个节点如何选取进行划分”,用通俗的话来说就是“如何问好问题”。而以前听闻过的随机森林算法,本质则是多个决策树的结合,用类似于投票的形式来做出决策 阅读全文
posted @ 2021-01-29 18:38 水無月鈴乃 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑