引言
决策树(Decision Tree)是一种流行的监督学习算法,在机器学习和数据挖掘中被广泛应用。决策树模型基于对输入数据集进行递归分区来建立一系列规则,用于对实例进行分类或者预测目标变量的值。
决策树算法的核心在于根据数据特征进行适当的划分,以构建一个高效且准确的预测模型。常见的决策树算法包括ID3、C4.5、CART(Classification and Regression Trees)等。这些算法通过不同的分裂准则和停止准则来构建决策树模型,以实现对数据集的分类或者回归预测。
数据探索性分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是数据分析过程中的一项关键活动。它旨在通过可视化和统计方法探索数据集的特征、结构和规律。EDA是数据分析流程中不可或缺的一部分,它使得分析师能够更加灵活和深入地理解数据,从而做出更加准确的数据驱动决策。
本门课程通过对波士顿房价数据集的探索,了解如何更加有效的实现数据EDA,并了解和建立决策树模型,完成房价预测任务。
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实践练习
相关数据集如下:
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