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詹惠儿
2018-11-15 阅读量: 1306
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机器学习
决策树的优缺点和常用符号
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由于以下原因,决策树仍然很受欢迎:
- 理解较简单
- 无论是否有缺失数据,它们都是有用的
- 可以将新样本添加到建成的树中
- 挑选几种选择中最好的价值
- 他们能轻松地与其他决策工具结合起来
但是,决策树可能有时会变得过于复杂。 在这种情况下,更紧凑的影响图可能是一个很好的选择。 影响图将重点放在关键决策,输入和目标上。
决策树常见符号如下:
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