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  本课程全方面的介绍决策树是一种基本的分类与回归方法,学习通常包含三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。随机森林对于一个测试数据,将它投入到随机森林中的不同决策树中,会得到不同的测试结果。若问题是一个分类问题,则可以通过求众数来得出测试数据的类别;若问题是一个回归问题,则可以通过求平均值得出测试数据的值。本节课决策树可以掌握决策树的构建过程就是选取特征和确定决策规则的过程,可以有效地构造

  本课程全方面的介绍决策树是一种基本的分类与回归方法,学习通常包含三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。随机森林对于一个测试数据,将它投入到随机森林中的不同决策树中,会得到不同的测试结果。若问题是一个分类问题,则可以通过求众数来得出测试数据的类别;若问题是一个回归问题,则可以通过求平均值得出测试数据的值。本节课决策树可以掌握决策树的构建过程就是选取特征和确定决策规则的过程,可以有效地构造出分类决策树。本节课随机森林就是建立很多决策树,组成一个决策树“森林”,通过多棵树投票来进行决策。

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