什么是決策樹(shù)法？這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來(lái)建立更好的預(yù)測(cè)模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗麄儷@得的

什么是決策樹(shù)法？

這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來(lái)建立更好的預(yù)測(cè)模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗麄儷@得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹(shù)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

以下是一個(gè)圖表，用于說(shuō)明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

如果你認(rèn)為它對(duì)你有幫助，你可以多表?yè)P(yáng)，也可以關(guān)注它。謝謝您

決策樹(shù)法的優(yōu)缺點(diǎn)？

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法中決策樹(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)如下：

1。它可以生成可理解的規(guī)則；

2。計(jì)算量相對(duì)較?。?/p>

3。它可以處理連續(xù)和類型字段；

4。它可以清楚地顯示哪些字段更重要。缺點(diǎn)：1。連續(xù)場(chǎng)的預(yù)測(cè)比較困難。對(duì)于具有時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行大量的預(yù)處理。當(dāng)類別太多時(shí)，錯(cuò)誤可能會(huì)增加得更快。一般算法在分類時(shí)，只根據(jù)一個(gè)字段進(jìn)行分類。決策樹(shù)方法具有組織清晰、程序嚴(yán)謹(jǐn)、定性與定量分析相結(jié)合、方法簡(jiǎn)單、易于掌握、適用性強(qiáng)、應(yīng)用廣泛等優(yōu)點(diǎn)。人們逐漸認(rèn)識(shí)到在進(jìn)行投資方案比選時(shí)，考慮時(shí)間因素，建立時(shí)間可比性原則和條件的重要性。在當(dāng)今社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈?，F(xiàn)代企業(yè)的經(jīng)營(yíng)方向面臨著多種選擇。如何利用最少的資源贏得最大的利潤(rùn)，最大限度地降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，是企業(yè)決策者經(jīng)常面臨的決策問(wèn)題。決策樹(shù)方法可以幫助企業(yè)決策者分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)方向。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，需要決策的企業(yè)數(shù)量必然會(huì)不斷增加，決策質(zhì)量的提高有賴于科學(xué)的決策方法。如果企業(yè)的決策水平提高了，企業(yè)的管理水平就一定會(huì)提高。