在 中文 中使用 决策树是 的示例及其翻译为 英语
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决策树是另一种在概念上具有重大意义的简单技术。
四、决策树是一个白盒模型。
决策树是一种十分常用的分类方法。
决策树是许多智能系统的关键组成部分。
决策树是我们将要研究的第二种机器学习算法。
决策树是各种机器学习任务的常用方法。
决策树是一类非常强大的机器学习模型,具有高度可解释的同时,在许多任务中也有很高的精度。
决策树是帮助你在几个行动方案之间作出选择的出色工具。
有用的数据探索:决策树是用一种最快的方式来识别最重要的变量和两个或两个以上变量之间的关系。
无可否认,决策树是最直观的算法之一,因为它们模仿人们在多数情况下的决策方式。
可用于数据挖掘:决策树是挖掘多个变量中最重要的变量及其中关系的最快方法之一。
决策树是我们将要研究的第二种机器学习算法。
决策树是另一种常用的预测分析技术,它可以识别一个决策将如何引发下一个决策。
诚然,决策树是最直观的算法之一,它们可以模仿人们在大多数情况下的决定方式。
决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。
符号学派的形式语言是逻辑,其中规则和决策树是特殊例子。
决策树是一个决策支持工具,它使用树形图或决策模型以及序列可能性。
决策树是一系列相关选择所产生的可能性结果的“展示图”。
决策树是一种关于观察(observation)的预测模型,可以得到一些结论。
决策树是一个简单的为输入值选择标签的流程图。
定义:决策树是类似流程图的树结构,它使用分支方法来说明决策的每个可能结果。
决策树是一种监督学习算法(有一个预定义的目标变量),主要是用于分类问题。
在数据探索中有用(UsefulinDataExploration):决策树是识别最重要变量和两个或更多变量之间关系的最快方法之一。
使用简单的决策树是个更好的选择。
决策树是我们将要研究的第二种机器学习算法。
决策树是我们将要研究的第二种机器学习算法。
决策树是帮助您在多个行动方案中进行选择的绝佳工具。
决策树是帮助你在几个行动方案之间作出选择的出色工具。