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决策树算法的应用场景 决策树树算法目前的应用场景有哪些？

实习编辑 • 2023-12-05 11:51:29 • 常见问答 • 阅读 3

决策树树算法目前的应用场景有哪些？

这两个应用场景不太一样，kd树在k近邻优化搜索时用的比较多.如果非要找不同，比较典型的应该就是:kd树在建树的过程中会重复使用各维特征，而决策树一般每维度特征只会被用一次.(连续特征值是可以重复使用的，如c4.5)

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那svm、决策树这些算法还有什么意义呢？

要看你的数据量和样本数量，不同的样本数量和特征数据量适合采用的算法都不一样。神经网络等深度学习算法需要训练很大的数据集才能构建比较好的预测模型。很多互联网大公司比较喜欢深度学习算法是他们获得的用户数据都是数以亿计的海量数据，这是比较适合卷积神经网络等深度学习算法。

如果你的样本数量很少，比较合适的是使用svm，决策树等机器学习算法，如果你的数据集比较大，可以考虑使用卷积神经网络等深度学习算法。

这有一个图，就是说明任何根据样本数量和数据集大小来选择机器学习算法的。

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