决策树.zip
(23.79 MB, 下载次数: 20, 售价: 2 点体力)
5 l: \! a+ T5 f( F; Z$ L# D文件详细内容如下:
' y! R+ ~' I) N Y/ ~
) h( b, V8 C& G& G1 y2 J* h
首先,在了解树模型之前,自然想到树模型和线性模型有什么区别呢?其中最重要的是,树形模型是一个一个特征进行处理,之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此,逻辑回归是将所有特征变换为概率后,通过大于某一概率阈值的划分为一类,小于某一概率阈值的为另一类;而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割(输入特征x与logit之间是线性的,除非对x进行多维映射),而决策树可以找到非线性分割。7 j* _9 m; Q. B4 h& }4 p3 ^% t
^- f4 i7 x9 g0 q. B" A- [; ]1 I, b
而树形模型更加接近人的思维方式,可以产生可视化的分类规则,产生的模型具有可解释性(可以抽取规则)。树模型拟合出来的函数其实是分区间的阶梯函数。
. Y3 f) ?4 Z0 I8 {, f! J# a' `8 C* ?; s1 D, \* C
( r9 J0 n: I, e" P* h! G
) A0 k* K3 i, t& Y0 W
2021年研究生比赛各备战QQ群:
+ o( d3 y$ K0 IA备战群878535767
6 N1 T: r* b3 `/ @B备战群878717833 , G5 R8 Y# |2 U; @2 D/ d( {
C备战群878555634
( N/ z N- d4 V2 v9 rD备战群862547156
7 e- S+ `& A6 Y$ A0 g( ~E备战群878565508
( Z) Q' _9 |/ H! ~5 QF备战群878569493
% T' y3 F. F8 _/ J* ^" L+ y0 B: F
" j8 v5 m4 x& K$ y6 t数学中国开办研赛保奖班,有意者可与官方QQ进行细聊
0 |$ V4 r! Y* s, D {) s. J& E1 _0 G: P
官方QQ: 淡妆:1917509892
- ~) Y7 } F( u% P3 U/ N+ I乔叶:1470495151 浅夏:3243710560 ' B& J) K( }6 I& ~0 w
2 B* @- `3 I9 C, L' U$ e8 S( R; k* h
/ Z, H% }! f3 n
|