决策树算法在分类预测中的应用与优化

发布时间：2018-11-07 13:53

【摘要】：决策树是一类常见的机器学习方法,具有属性结构和较好的分类预测能力,可以根据既定规则完成基本的决策任务。本文阐述了决策树算法的基本思想,并以某银行信贷问题为例,分析了决策树算法在应用中遇到的一些问题,最后给出了性能调优方案。
[Abstract]:Decision tree is a kind of common machine learning method. It has attribute structure and good ability of classification and prediction. It can accomplish basic decision tasks according to established rules. In this paper, the basic idea of decision tree algorithm is described. Taking a bank credit problem as an example, some problems encountered in the application of decision tree algorithm are analyzed. Finally, the performance optimization scheme is given.
【作者单位】： 重庆市中医院信息科;重庆市中医院设备处;
【分类号】：TP181

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本文编号：2316561