决策树的构成要素及算法
决策树的构成要素 决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。决策树由下面几种元素构成： 根节点：包含样本的全集 内部节点：对应特征属性测试 叶节点：代表决策的结果 预测时，在树的内部节点处用某一属性值进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶节点处，得到分类结果。 这是一种基于if-then-else规则的有
决策树
产品经理的AI知识库 . 2020-08-27 785
一文知道决策树的优缺点
决策树的优点 1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则； 2、可以同时处理标称型和数值型数据； 3、比较适合处理有缺失属性的样本； 4、能够处理不相关的特征； 5、测试数据集时，运行速度比较快； 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 决策树的缺点 1、容易发生过拟合（随机森林可以很大程度上减少过拟合）； 2、容易忽略
决策树
产品经理的AI知识库 . 2020-08-27 680
深度神经决策树：深度神经网络和树模型结合的新模型
近日，来自爱丁堡大学的研究人员提出了一种结合深度神经网络和树模型的新型模型——深度神经决策树(Deep Neural Decision Trees, DNDT)。 这种模型不仅具有了基于树模型的可解释性的优点，同时还可以利用神经网络中的梯度下降法来进行训练，并可方便地利用现有的神经网络框架实现，将使得神经网络的过程得以用树的方式得到有效的解释。论文的作者均来自于爱丁堡大学信息学院感知、运动和行为研
神经网络
未知 . 2018-08-19 1010
- 1