机器学习 决策树 学习笔记

2020-11-09 16:31:02   Cyberbolt

决策树(Decision Tree） 是广泛用于 分类(classification) 和 回归(regression) 任务的模型。本质上,它从一层层的 if/else 问题中进行学习,并得出结论。

在这张图中,树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点(也叫叶结点)。树的 边将问题的答案与将问的下一个问题连接起来。 用机器学习的语言来说就是,了区分四类动物(鹰、企鹅、海豚和熊),我们利用三个 特征(“有没有羽毛”“会不会飞”和“有没有鳍”)来构建一个模型。我们可以利用监督 学习从数据中学习模型,而无需人为构建模型。

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