決策樹與隨機森林.pptx
- 上傳者：金*
- 時間：2022/09/22
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該文檔主要介紹決策樹與隨機森林兩種核心機器學習算法。
決策樹是一種基于樹形結構進行決策的監(jiān)督學習算法，通過遞歸地選擇最優(yōu)特征將數(shù)據(jù)集劃分為子集，具有直觀、可解釋性強的特點，但容易過擬合。
隨機森林則是基于決策樹的集成學習方法（Bagging），通過構建多棵獨立的決策樹并匯總其預測結果（分類取眾數(shù)，回歸取平均值），有效降低了模型的方差，提高了泛化能力和魯棒性。文檔內(nèi)容涵蓋算法原理、構建流程、參數(shù)調(diào)優(yōu)及實際應用案例，適用于數(shù)據(jù)分析、人工智能及計算機視覺等領域的技術學習與研究。
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