决策树与逻辑回归的分类区别也在于此,逻辑回归是将所有特征变换为概率后,通过大于某一概率阈值的划分为一类,小于某一概率阈值的为另一类;而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割(输入特征x与logit之间是线性的,除非对x进行多维映射),而决策树可以找到非线性分割。树形模型更加接近人的思维...
AI_06_多分类、决策树分类、随机森林分类_01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
4. 决策树相关:随机森林和xgboost、gbdt的区别,什么是决策树,决策树建树终止条件,回归树和分类树的区别,xgboost和gbdt的区别,决策树里面一般用什么做正则项,这里大概聊了20分钟 5. 基本ai知识:样本不均衡怎么办,梯度消失的解决方案,LR和SVM的区别和优劣点 ...