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決策樹做分類問題時,資料的相似度比較容易計算 。那如果變成回歸問題,切分後的資料不純度該如何計算?樹建置完成後,又該如何進行預測呢? - Cupoy

能否提供多點資訊關於如何將決策樹應用於回歸問題,謝謝

ml100-2

決策樹做分類問題時,資料的相似度比較容易計算 。那如果變成回歸問題,切分後的資料不純度該如何計算?樹建置完成後,又該如何進行預測呢?

2019/06/01 下午 10:38
機器學習共學討論版
許丕敏
觀看數:8
回答數:1
收藏數:0
ml100-2

能否提供多點資訊關於如何將決策樹應用於回歸問題,謝謝

回答列表

  • 2019/06/02 上午 02:13
    Jimmy
    贊同數:1
    不贊同數:0
    留言數:0

    Hi!


    這篇先提供一篇文章,您可以試著閱讀一下,若有任何不了解的部分,歡迎繼續提問!

    其實關鍵就在,資料的不純度要怎麼計算? 分類問題可以用吉尼係數,回歸問題時數字會變成實數,有甚麼辦法可以估算一群數字是否彼此很接近呢?