关于决策树,说法有误的是:A.决策树算法是无监督学习B.属性在决策树中的位置不同,决策树的效率是不同的C.如果根据一个属性做判断,样本仍然有若干种情况,则该属性不应该出现在决策早期D.规则归纳问题,适合用决策树来表示相关知识点: 试题来源: 解析 A ...
一文看懂随机森林——机器学习十大算法! | ✅ 随机森林是一种监督式学习算法,适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘,计算机视觉,自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。随机森林的一个重要特点是它可以减少决策树由于过度拟合数据而导致的过拟合,从而提高模型的性能。
《动手学机器学习》是一本结合理论与实践的机器学习教材。本书分为四大部分:首先带领读者了解机器学习的基础概念和简单算法;其次深入探讨参数化模型,如线性模型和神经网络;然后介绍非参数化模型,如支持向量机和决策树及其扩展;最后是无监督学习部分,覆盖了聚类、降维和概率图模型等内容。
关于决策树,说法有误的是:()A.规则归纳问题,适合用决策树来表示B.决策树算法是无监督学习C.如果根据一个属性做判断,样本仍然有若干种情况,则该属性不应该出现在决策早期