2016年11月10日
机器学习——决策树
摘要： 1.决策树的构造 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：可能会产生过度匹配问题 适用数据类型：数值型和标称型 2.划分数据集 3.递归构建决策树 4.在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图 5.构造注解树 获取叶节点的数目和树的层 阅读全文
posted @ 2016-11-10 10:48 tonglin0325 阅读(2286) 评论(0) 推荐(0) 编辑