决策树 优缺点

最新推荐文章于 2025-06-22 19:28:27 发布
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本文探讨了在面对包含分类型和连续型特征的数据集时，如何利用决策树中的CART方法进行有效分析。相较于ID3和C4.5，CART能够直接处理连续型数据，无需将其转换为离散型，这为复杂数据集的处理提供了便利。

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既然筛选的5个特征既有分类型，又有连续型，用决策树是最合适了。
这里采用的是决策树里的CART法，之所以不用ID3和C4.5，是因为这两个方法不能处理连续型数据，必须转换成离散型。

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data+scenario+science+insight
06-05 250
决策树ID3、决策树C4.5、决策树CART、CART树的生成、树的剪枝、从ID3到CART、从决策树生成规则、决策树优缺点 目录 决策树ID3、决策树C4.5、决策树CART、CART树的生成、树的剪枝、从ID3到CART、从决策树生成规则、决策树优缺点 决策树ID3 决策树C4.5 决策树CART CART树的生成 树的剪枝 从ID3到CART 从决策树生成规则 决策树优缺点 决策树ID3 ID3采用信息增益作为选择最优的分裂属性的方法，选择熵作为衡量节点纯度的标准，根据以上规则
决策树的优点与缺陷 - 用Python实现
qq_37934722的博客
05-07 468
决策树的优点与缺陷 - 用Python实现决策树是一种常见的机器学习算法，在分类和回归问题中都有广泛的应用。它可以将数据集划分为多个小的、易于处理的子集，从而帮助我们更好地理解数据。然而，决策树也有其缺陷，如容易出现过拟合等问题。下面，我们将结合Python代码来详细介绍决策树的优点和缺陷。
决策树算法的优缺点与改进方法
weixin_52938153的博客
06-30 2156
决策树算法在机器学习中具有重要地位，因其直观易懂和实施简单而广受欢迎。然而，决策树也存在一些固有的缺点。为了克服这些缺点，研究者提出了多种改进方法，如随机森林和梯度提升树。本文将详细讨论决策树的优缺点，并介绍常见的改进方法及其实现。
【机器学习】决策树的优缺点
duxinyuhi的专栏
10-11 1万+
一：决策树的缺点 1.如果你的边界很光滑动，决策树不会很好用。也就是说当你有不连续的实例时，决策树才表现最好。 2. 如果有很多不相关的变量，决策树表现的不好。决策树的工作是通过找到变量间的相互作用。 3. 数据框架：树的每次分裂都减少了数据集。有意地创造分裂将会潜在地引进偏差（bias） 4. 高方差和不稳定性：运用贪婪策略到决策树方差，找到树的正确的开始点会
【AI概念】K均值聚类（K-Means Clustering）与K-近邻算法（KNN）是什麽？有什么区别？机器学习中担任什么角色？|算法流程与数学推导、典型代码实现、工程应用建议|聚类、回归、分类任务
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-22 1206
大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理K-Means聚类与K-最近邻（KNN）的定义、核心思想、主要区别、机器学习中的典型应用与工程意义。内容适合初学者和进阶读者，配合公式和对比表格，帮助你一文看懂两大经典算法。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！ 爱酱也单独发过K-近邻算法和K均值聚类的单独文章介绍，内容非常深入，并包含大量代码演示跟范例，欢迎大家去看看，加深对这两个算法的了解！
决策树算法优缺点
qq_44630529的博客
10-06 2万+
决策树算法的优点： 1、决策树算法易理解，机理解释起来简单。 2、决策树算法可以用于小数据集。 3、决策树算法的时间复杂度较小，为用于训练决策树的数据点的对数。 4、相比于其他算法智能分析一种类型变量，决策树算法可处理数字和数据的类别。 5、能够处理多输出的问题。 6、对缺失值不敏感。 7、可以处理不相关特征数据。 8、效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的...
决策树优缺点
yubutu的博客
04-17 306
3.在选择特征时，对于p(X1)~p(X2)=1/2和p(X1)~p(X6)=1/6这种情况，ID3决策树更倾向于选择后者，因为选择了后者后，我们的信息增益更大。以不重复的ID特征为例，每个ID的频率都是1/n，决策树一旦选择它，我们会获得最大的信息增益，但ID只是个标识，对于我们筛选毫无意义。5.由于计算机以二进制存储的特点，计算机对二叉树会更友好。优点：由于可以使用二叉树的形式分枝，计算机对其会更友好。3.可以结合二叉树的特点，处理连续型特征和做回归。2.由于去除了对数计算，计算资源得到改善。
决策树的优缺点
u010739163的博客
10-28 1250
3. 决策树的学习是基于贪婪算法，它靠优化局部最优（每个节点的最优）来试图达到整体的最优，但这种做法 不能保证返回全局最优决策树。修剪，设置叶节点所 需的最小样本数或设置树的最大深度等机制是避免此问题所必需的，而这些参数的整合和调整对初学者来说 会比较晦涩。2. 需要很少的数据准备。3. 使用树的成本（比如说，在预测数据的时候）是用于训练树的数据点的数量的对数，相比于其他算法，这是 一个很低的成本。2. 决策树可能不稳定，数据中微小的变化可能导致生成完全不同的树，这个问题需要通过集成算法来解决。
决策树优缺点深度剖析：为什么它可能是你下一个最爱的算法
决策树算法是机器学习中一个非常重要的分类和回归模型，它的主要思想是从一系列的规则中构建出一棵树结构，用于预测目标变量的值。简单地说，它的工作原理就像是人类在面对决策时的思考过程，通过提出一系列的“是/...
【机器学习笔记day19】3.7. 分类算法之决策树、随机森林+特征选择+信息的度量和作用+信息增益+信息增益的计算+决策树本地保存+决策树优缺点分析+集成方法之随机森林+泰坦尼克号乘客数据案例
汪雯琦的博客
02-01 1372
文章目录3.7. 分类算法之决策树、随机森林分类算法之决策树特征选择信息的度量和作用信息增益信息增益的计算sklearn.tree.DecisionTreeClassifiermethod决策树本地保存决策树优缺点分析集成方法（分类）之随机森林学习算法sklearn.ensemble，集成方法模块属性方法泰坦尼克号乘客数据案例完整代码 3.7. 分类算法之决策树、随机森林 分类算法之决策树 决策...
第4.2章：决策树（decision tree)_决策树的剪枝&优缺点
weixin_41577426的博客
09-13 3463
第4.2章：决策树_决策树剪枝三、决策树剪枝预剪枝后剪枝预剪枝与后剪枝对比四、CART算法&决策树优缺点 三、决策树剪枝 决策树如果将全部特征都用上，可能会有过拟合的风险，因为如果没有任何限制，在生成的阶段，它将会穷尽所有的特征，直到停止条件。这时叶子节点的数目最多，而叶子节点越多则越容易发生过拟合缺少泛化能力。因此需要对决策树剪枝，剪枝策略主要有预剪枝(pre-pruning)和后剪枝(...
决策树算法及其优缺点
qq_64056758的博客
05-22 1155
决策树算法通过对样本进行递归划分，将样本分到不同的类别中。针对决策树算法的缺点，可以通过剪枝来减小过拟合的风险，或者使用集成学习方法如随机森林来提高模型的稳定性和泛化能力。3. 可以处理大规模数据集：决策树算法的训练速度相对较快，在处理大规模数据集时具有一定的优势。2. 对噪声和缺失数据敏感：决策树算法对噪声和缺失数据非常敏感，容易产生不稳定的模型。3. 无法处理连续值输出：决策树算法只能生成离散型的输出，无法处理连续值输出的问题。1. 易于理解和解释：决策树算法生成的模型可以可视化展示，易于理解和解释。
关于决策树的优缺点
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weixin_41540084的博客
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决策树的优缺点 决策树的优势： 1、便于理解和解释。树的结构可视化 2、训练需要的数据少，其他机器学习模型通常需要数据规范化，比如构建虚拟变量和移除缺失值 3、由于训练决策树的数据点的数量导致了决策树的使用开销呈指数分布（训练树模型的时间复杂度是参加训练数据点的对数值） 4、能够处理数值型数据和分类数据，其他的技术通常只能用来专门分析某一种的变量类型的数据集； 5、能够处理多路输出问题； 6、使用...
决策树算法的优缺点
纸上得来终觉浅
01-11 2万+
转自：http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt/article/details/51226904 决策树算法的优点： 1：理解和解释起来简单，且决策树模型可以想象 2：需要准备的数据量不大，而其他的技术往往需要很大的数据集，需要创建虚拟变量，去除不完整的数据，但是该算法对于丢失的数据不能进行准确的预测 3：决策树算法的时间复杂度(即预测数据)是用于训练决策树的数据点的对
决策树的优点和缺点
wj1298250240的博客
01-03 9626
决策树的优点和缺点 如前所述，控制决策树模型复杂度的参数是预剪枝参数，它在树完全展开之前停止树的构造。通常来说，选择一种预剪枝策略（设置 max_depth、 max_leaf_nodes 或 min_samples_ leaf）足以防止过拟合 决策树有两个优点： 一是得到的模型很容易可视化，非专家也很容易理解（至少对于较小的树而言）； 二是算法完全不受数据缩放的影响。由于每个特征被单独处...
决策树的优缺点总结
weixin_43886133的博客
07-18 4697
优点： 决策过程更接近人的思维， 因此模型更容易解释； 能够更清楚地使用图形化描述模型； 速度快； 可以处理连续性和离散型数据； 不需要任何领域知识和参数假设； 适合高维数据。 缺点： 对于各特征样本量不均衡的数据， 信息增益更偏向于那些数值更多的特征； 不支持在线学习； 容易过拟合； 一般来说， 决策学习方法的准确率不如其他模型。 ...
python画图决策树算法分类_Python机器学习决策树算法
weixin_39727402的博客
12-11 233
1、什么是决策树？决策树(decision tree)也叫做判定树，类似于流程图的结构，每个内部的结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性的输出，每个树叶结点代表类或类分布。书的顶层是树根结点。看下面的这个决策树图。​上面的这颗决策树模型是上一篇文章中的小明是否享受运动的例子构建起来的决策树模型，从根节点开始看，是有9天play和5天dont’play然后向下分，看三种天气情况向下走，然后...
决策树(decision tree)的自我理解 （上）
lht_okk的博客
07-06 5088
最近在看周志华的《机器学习》，刚好看完决策树这一章，因此结合网上的一些参考资料写一下自己的理解。 何为决策树？ 决策树是一种常见机器学习方法中的一种分类器。它通过训练数据构建一种类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试对未知数据进行分类，每个分支代表一个属性输出，每个树叶结点代表类或类分布。 决策树包括：根结点、若干个内部结点、若干个叶节点（即目标分类节点）。 如以下数
Python高级--决策树
PyRookie
08-20 1559
1、 2、 3、 4、 5、 6、 7、 一、决策树原理 1）我们经常使用决策树处理分类问题 决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公...
svm knn 决策树优缺点
09-06
决策树是一种经常用于分类和回归问题的机器学习算法。它基于一系列的决策规则和条件，通过逐步划分数据集来建立一个树状结构。每个内部节点代表一个特征或属性，每个分支代表该特征的可能取值，而每个叶节点代表一个...
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