【摘 要】
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在机器学习中,我们经常会使用决策树算法,主要是基于决策树有很多良好的特性:较低的训练时间复杂度,快速的预测过程,容易展示的模型等等.由于这些优良的特性,更多的学者和研
【机 构】
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武汉晴川学院计算机学院 湖北 武汉 430000
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在机器学习中,我们经常会使用决策树算法,主要是基于决策树有很多良好的特性:较低的训练时间复杂度,快速的预测过程,容易展示的模型等等.由于这些优良的特性,更多的学者和研究员将更多的精力放在决策树的研究上.但是,同这些优点形成鲜明对比的是缺点,比如说easy over-fitting,虽然在很多技术文章中对于这个问题有了很多改进的方法,比如说剪枝方法,但是对于庞大的算法来说基本上效果是不明显的.
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