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🌳常用决策树算法总结💡

导读 在数据科学领域,决策树是一种非常实用且易于理解的机器学习算法。它就像一棵倒挂的树,从根节点开始逐步分支,直到叶子节点得出结论。那么...

在数据科学领域,决策树是一种非常实用且易于理解的机器学习算法。它就像一棵倒挂的树,从根节点开始逐步分支,直到叶子节点得出结论。那么,你知道有哪些常见的决策树算法吗?🤔

首先不得不提的是经典的 ID3 算法,它以信息增益为准则进行分裂,但对连续属性处理稍显不足。接着是其升级版 C4.5,引入了信息增益比,有效解决了偏向选择多值属性的问题。而 CART(Classification and Regression Tree)则同时支持分类和回归任务,采用基尼指数作为分裂标准,适用范围更广。此外,还有适合大数据场景的 CHAID 和基于随机采样的 Random Forest,后者通过集成多个决策树提升了预测性能。🌱

这些算法各有千秋,选择时需结合具体应用场景哦!🔥

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