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机器学习-多元分类/回归决策树模型(tree包)

LINII LINII 发表于2024-04-27 浏览3529 评论0
决策树(Decision Tree):Tree-Based方法用于多元数据的分类和回归。决策树点是再现了人类做决策的过程,树可以图形化显示,很容易解释。但是树的分类和回归准确度比不上其他分类和绘图模型。决策树是随机森林、boosting等组合方法的基本组件,组合大量的树通常会显著提高模型的预测准确度,但会损失一些解释性。定性与定量变量均可用于Tree-Based方法。tree\rpart\mvpart均可进行多元树分析及绘图。此文介绍如何使用tree包进行多元分类/回归决策树分析。  一、