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- 如何最简单、通俗地理解决策树算法？ - 知乎
还是习惯先对算法来个通俗的解释，争取无任何基础的人能看得懂。 整体理解 对决策树的理解，大概就是通过一堆打过决策标签的数据，来构造一个决策树模型，从而预测新的一条数据的判断结果。 一般步骤是： 1、如以下是几条打过判断标签的数据，一些是否高、是否富、是否帅的条件，以及
- 决策树 - 知乎
决策树 (Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
- 请问python中的sklearn中决策树使用的是哪一种算法呢？ - 知乎
python的sklearn包里的决策树使用的是哪一种算法呢？是ID3还是C4 5还是其他? 可以设置为具体的算法，比如…
- 常见分类模型 ( svm,决策树,贝叶斯等)的优缺点,适用场景以及如何选型？ - 知乎
这个又回归到Deep Learning之前了。在回答问题之前，我们来看看时代的走势。 在Deep Learning之前，特征工程是很重要的，比如说维度不能太高、数据的类型、数据之间的 Dependency不能太强（即使对Deep Learning, Yann LeCun 2015年伙同Courant institute of mathematical science发的一篇叫The loss surface of multilayer networks中也
- 在写决策树模型时，构建完模型如何画出决策树？ - 知乎
在SPSS中进行数据决策树分析主要包括以下几个步骤：导入数据、选择决策树模型、设置参数、运行模型、解释结果。导入数据是第一步，需要确保数据格式正确且无缺失值。选择决策树模型时，SPSS提供了多种算法如CART和CHAID。设置参数阶段需要调整模型参数以优化结果。运行模型后，生成的决策树
- 既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？ - 知乎
既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？
- 神经网络能否代替决策树算法？ - 知乎
在该论文中，作者选取了经典的DNN和Resnet网络，Kaggle上流行的TabNet算法、Yandex团队2020年提出的NODE算法，以及推荐系统领域著名的DCN2和AutoInt算法。 作者利用Optuna这个贝叶斯优化框架对上述算法在验证集上进行超参数优化，并在测试集上测试。 最终发现，Resnet网络最终在表格类数据上达到了最佳性能。
- 关于sklearn中的决策树是否应该用one-hot编码？ - 知乎
sklearn中的决策树是CART，我们都知道它是基于基尼指数的二叉树。那么对于一个属性，仅仅会选择一个值对…
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