【Python机器学习】决策树的优缺点

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。

决策树的优点:

1、得到的模型很容易可视化

2、算法完全不受数据缩放的影响

决策树算法不需要特征预处理,比如归一化或标准化。特别是特征的尺度完全不一样时或二元特征和连续特征同时存在时,决策树的效果很好。

决策树的缺点是,即使做了预剪枝,它也经常过拟合,泛化性能很差,所以大多数应用中,往往使用集成方法来替代单颗决策树。

相关推荐
吴佳浩9 分钟前
Python入门指南-AI模型相似性检测方法:技术原理与实现
人工智能·python·llm
叶 落18 分钟前
计算阶梯电费
python·python 基础·python 入门
kebijuelun27 分钟前
百度文心 4.5 大模型详解:ERNIE 4.5 Technical Report
人工智能·深度学习·百度·语言模型·自然语言处理·aigc
算家计算34 分钟前
ComfyUI-v0.3.43本地部署教程:新增 Omnigen 2 支持,复杂图像任务一步到位!
人工智能·开源
新智元39 分钟前
毕业 7 年,身价破亿!清北 AI 天团血洗硅谷,奥特曼被逼分天价股份
人工智能·openai
新智元1 小时前
刚刚,苹果大模型团队负责人叛逃 Meta!华人 AI 巨星 + 1,年薪飙至 9 位数
人工智能·openai
Python大数据分析@1 小时前
Origin、MATLAB、Python 用于科研作图,哪个最好?
开发语言·python·matlab
Cyltcc1 小时前
如何安装和使用 Claude Code 教程 - Windows 用户篇
人工智能·claude·visual studio code
编程零零七1 小时前
Python巩固训练——第一天练习题
开发语言·python·python基础·python学习·python练习题
吹风看太阳2 小时前
机器学习16-总体架构
人工智能·机器学习