決策樹的剪枝是什么？決策樹的剪枝是什么？（1）繪制決策樹。從左到右繪制決策樹的過程就是決策問題的再分析過程。（2） 每個方案的期望值從右到左計(jì)算，結(jié)果寫在相應(yīng)方案節(jié)點(diǎn)的上方。期望值沿決策樹的相反方向從

決策樹的剪枝是什么？決策樹的剪枝是什么？

（1）繪制決策樹。從左到右繪制決策樹的過程就是決策問題的再分析過程。（2） 每個方案的期望值從右到左計(jì)算，結(jié)果寫在相應(yīng)方案節(jié)點(diǎn)的上方。期望值沿決策樹的相反方向從右向左計(jì)算。（3） 通過比較各方案的期望值，進(jìn)行剪枝優(yōu)化。在備選方案的分支上，使用“=”切斷。

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？

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)集來建立更好的預(yù)測模型。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、決策樹和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個大的數(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。

以下是一個圖表，用于說明根據(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)為它對你有幫助，你可以多表揚(yáng)，也可以關(guān)注它。謝謝您

決策樹法及其工作步驟？

決策樹方法的意義：它是一種解決分類問題的算法。決策樹算法采用樹形結(jié)構(gòu)，采用逐層推理實(shí)現(xiàn)最終分類。

決策樹方法的工作步驟是：①特征選擇；②決策樹生成；③決策樹剪枝。