2021-01-11
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决策树算法为什么没有损失函数？
问：
决策树算法为什么没有损失函数？
答：
对于⾮参数模型没有损失函数，⽐如KNN、决策树，损失函数主要用于衡量系数为w的模型拟合训练集时
产⽣的信息损失的大小，并以此衡量参数的优劣。如果⽤⼀组参数建模后，模型在训练集上表现良好，那
我们就说模型拟合过程中的损失很小，损失函数的值很小，这⼀组参数就优秀；相反，如果模型在训练集
上表现糟糕，损失函数就会很⼤，模型就训练不⾜，效果较差，这⼀组参数也就⽐较差。即是说，我们在
求解参数时，追求损失函数最⼩，让模型在训练数据上的拟合效果最优，即预测准确率尽量靠近100%。
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