机器学习课程复习——决策树

Q:这三个算法哪一个可以用来做回归?

CART

Q:这学期学过的分类算法有哪些?

支持向量机、决策树、k近邻、逻辑回归、朴素贝叶斯、ANN

(注意区分分类算法与聚类算法)

Q:计算题

根据以上条件,生成相应的决策树

1. ID3算法

2. C4.5算法

3. CART算法

Q:剪枝的逻辑?

(由于决策树容易出现过拟合的情况,所以我们需要对他剪枝)

  1. 信息增益
  2. 精度
  3. 泛化性

Q:CART算法与前两个算法的不同?

  1. 基尼指数
  2. 二分类

改进

  1. 随机森林:通过集成多个决策树来提高模型的稳定性和准确性。
  2. 梯度提升树:通过boosting方法提升决策树的性能。
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