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【机器学习实战二】决策树
3.1 决策树的构造
优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值得缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据。
缺点:可能会产生过度的匹配问题。
适用数据:数值型,标称型。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/Zidon/p/5091658.html
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