(1)树回归
决策树算法主要是不断将数据切分成小数据集,直到所有目标变量完全相同,或者数据不能再切分为止。它是一种贪心算法,并不考虑能否达到全局最优。前面介绍的用ID3构建决策树的算法每次选取当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征的所有可能取值来划分,这种切分过于迅速,且不能处理连续性特征。另外一种方法是 决策树算法主要是不断将数据切分成小
(1)树回归
决策树算法主要是不断将数据切分成小数据集,直到所有目标变量完全相同,或者数据不能再切分为止。它是一种贪心算法,并不考虑能否达到全局最优。前面介绍的用ID3构建决策树的算法每次选取当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征的所有可能取值来划分,这种切分过于迅速,且不能处理连续性特征。另外一种方法是 决策树算法主要是不断将数据切分成小