数据挖掘综合训练-决策树学习:俞乐晨:3112033035班级:硕2030问题重述本实验报告试图探究在决策树学习的过程中数据集大小以及属性数目对训练结果准确度的影响。决策树学习简介决策树学习是对一种离散型目标函数进行近似处理的数据分类方法,它将目标函数组织为一棵树,树中的叶节点表示目标函数的取值,树中的分支节点表示对待分类实例某些属性的一次检验,边代表这些属性的一种可能取值。在模型训练
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数据挖掘本贴来自《百岛论坛》斯坦佛大学统计系及线性加速中心摘要:DM(数据挖掘)是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科它强调对大量观测到的数据库的处理它是涉及数据库管理人工智能机器学习模式识别及数据可视化等学科的边缘学科用统计的观点看它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析目前对该学科的作用尽管有点夸大其词但该领域对商业工业及科学研究都有极大的影响且提供了大量的为促使新
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