随机森林分类，测试训练数据

作者: 是吗@
发布时间: 2024-08-16 04:27:27 (14天前)
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你瞎啊！撞我心了 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 是。如果决策树的深度不够大，无法捕获数据的本质。例如，让我们考虑具有两个功能的数据 <code> X1 </code> 和 <code> X2 </code> 。 </p> <pre> <code> target = 1 if X1 >5 and X2 > 10, else target = 0 </code> </pre> <P> 对于深度一，决策树将不得不仅依赖于其中一个特征。 </p> <P> 例如，决策树使用时的示例 <code> X1 </code> 构造分裂的特征，两个样本 <code> (7, 15) </code> 和 <code> (7, 7) </code> 将被归类为1，这是错误的 <code> (7,7) </code> 因为 <code> X2 = 7 < 10 </code> 。 </p> </DIV>

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