2016年4月11日
决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较
摘要： 决策树模型在监督学习中非常常见，可用于分类（二分类、多分类）和回归。虽然将多棵弱决策树的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更为常见，但是“完全生长”决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是tree ensembl 阅读全文
posted @ 2016-04-11 20:14 wxquare 阅读(48182) 评论(4) 推荐(1) 编辑