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決策樹剪枝，常用這2種方法: 2020-07-09; 前面我們了解了決策樹的概念，現在來了解一下決策樹剪枝?？赡軙腥藛枺簽槭裁匆糁?答案是：如果一棵決策樹完全生長，那么這棵決策樹所對應的每一個葉節點中只會包含一個樣本，就很有可能面臨過擬合問題，因此 ...

決策樹剪枝的方法與必要性: 2018-06-15; 決策樹剪枝的方法與必要性 1 決策樹剪枝的必要性本文討論的決策樹主要是基于ID3算法實現的離散決策樹生成。ID3算法的基本思想是貪心算法，采用自上而下的分而治之的方法構造決策樹。首先檢測訓練數據集的 ...

如何在數據倉庫中應用數據挖掘技術？: 2023-12-27; 數據倉庫是一個存儲和管理大量數據的系統，而數據挖掘技術則是從這些數據中提取有價值信息的過程。本文將介紹如何在數據倉庫中應用數據挖掘技術，包括數據預處理、特征選擇、模型構建和結果解釋等方面。隨著數據 ...

如何解決數據挖掘中遇到的常見問題？: 2023-10-24; 數據挖掘是一項關鍵技術，通過挖掘大量數據的模式、趨勢和關聯規則，從中獲得有價值的信息和知識。然而，在實際應用過程中，數據挖掘也面臨著一些常見問題。本文將介紹幾種有效的方法來解決數據挖掘中常見的問題。 ...

幾個常用機器學習算法 - 決策樹算法: 2018-06-14; 幾個常用機器學習算法 - 決策樹算法 1 決策樹算法（Decision Tree）是從訓練數據集中歸納出一組分類規則的過程。實際操作中，與訓練數據集不相矛盾的決策樹可能有多個，也可能一個都沒有；理想情況是找到一個 ...

數據分析之美：決策樹R語言實現: 2018-01-23; 數據分析之美：決策樹R語言實現 R語言實現決策樹 1.準備數據 [plain] view plain copy > install.packages(\"tree\") > library(tree) &n ...

數據挖掘十大算法之CART詳解: 2017-03-16; 數據挖掘十大算法之CART詳解 CART生成 CART假設決策樹是二叉樹，內部結點特征的取值為“是”和“否”，左分支是取值為“是”的分支，右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹等價于遞歸地二分每個特征，將 ...

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