机器学习 | 决策树 (sklearn) 官方文档
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Decision Trees (DTs)
是一种用来分类
和回归
的无参监督学习方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。
例如，在下面的图片中，决策树通过if-then-else的决策规则来学习数据从而估测数一个正弦图像。决策树越深入，决策规则就越复杂并且对数据的拟合越好。
决策树的优势:
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Python_sklearn机器学习库学习笔记decision_tree（决策树）
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