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决策树 基础论述

时间:2014-11-02 22:40:59      阅读:362      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
  1. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。

       缺点:可能会产生过度匹配问题。适用数据类型:数值型和标称型

 2.   K-近邻算法可以完成很多分类任务,但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。



决策树 基础论述

原文:http://my.oschina.net/u/1388024/blog/339996

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