決策樹的特徵? - Cupoy

2019/11/16 上午 00:41

機器學習共學討論版

Ma Chao Ting

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ml100-3

ml100-3-d41

請問

看了D41的建議看的英文文章後有個問題

在當中有描述到將連續值轉換為離散值

但是在很多範例中並未看這一個動作

想請問真的有需要先把連續值得特徵轉換為離散值嗎?

回答列表

• 2019/11/16 上午 00:58
  Ma Chao Ting
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  在請問

  

  像圖中的X2 < 2.45這個比較是模型自動學習出來的嗎?

• 2019/11/16 上午 05:18
  Jeffrey
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  這個會跟決策樹使用的演算法有關, 比如使用ID3, 利用 information gain, 那會建議

• 2019/11/19 下午 10:03
  張維元 (WeiYuan)
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  以決策數來說是可以不用「把連續值得特徵轉換為離散值」也可以的哦，原因是他背後的算法是根據「亂度」（有興趣可以看看XD）。

• 2019/11/19 下午 10:04
  張維元 (WeiYuan)
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  「像圖中的X2 < 2.45這個比較是模型自動學習出來的嗎?」

  
  

  => 是的！決策樹模型主要在學兩個東西：1. 用哪個欄位分割 2. 用什麼值分割