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通过决策树算法解决问题的历届“华为杯”建模研赛获奖论文

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    发表于 2021-10-7 22:07 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    决策树.zip (23.79 MB, 下载次数: 20, 售价: 2 点体力) ( B; _' O; t$ p1 A
    文件详细内容如下:1 C4 t9 q' O5 i. q- G% X- M$ {' P
    决策树.png
    + N) f9 O$ I" X! S% K2 Z, e7 p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。
    - q) {, U' {+ B4 h# h# b
    1 E; A, L5 s1 m* ?' S4 [. o  w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。
    # f; h( M2 u* U' C1 x$ Y- [: Z% F7 c# ]* h0 [! Z
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