决策树模型更合适吗？一探究竟 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ue7swBbiJiBhsdk5SupcqfL7nLX/ac决策树能够处理非线性关系，并且可以自动捕获特征之间的交互作用。 · 它可以生成可解释的规则，有助于理解模型如何做出决策。 · 决策树能够处理不同类型的特征，包括分类和数值 ...
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Task2：入门lightgbm，开始特征工程 - 飞书云文档
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梯度下降助力学习决策树 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/wikcn5CagnF93zLDuffR7nhuFud/a5决策树是一种基于数据做出决策 ... 分类的任务获得更准确的结果。 使用属性撰写本地化的对象. 组合推理通过组合对象及其特征来帮助我们理解复杂的视觉效果，但当前的AI 模型 ...
哈佛Python人工智能导论课程中的决策树算法有何特点？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/GMwywjEZFih0vKk7uc6caAaTnXc/af决策树则通过对数据特征的不断划分来构建决策模型，它具有直观易懂的优点。支持向量机则是一种强大的分类算法，它通过寻找最优的分类超平面来对数据进行分类。学员不仅 ...
如何选择适合股票价格预测的机器学习模型评估指标 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NQcTwZGQEi7BpqkSPXicOPQ6nBf/ag决策树是一种基于树结构的机器学习算法，它通过对数据进行分割和分类来构建预测模型。决策树算法具有易于理解和解释的优点，但容易出现过拟合的问题。为了克服这一问题 ...
掌握LightGBM的训练与预测 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MaARwcr8li63nikSFRRciRKSnje/a6... 模型、预测结果。 基础概念入门. GBDT. GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优 ...
监督学习的模型构建过程是怎样的？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PB7JwnAMTiPvoUk3Tg6c174Wnqf/ab其中，最常见的包括决策树、支持向量机和神经网络等。决策树算法通过构建一棵树状结构来进行决策，每个节点代表一个属性的测试，叶子节点则代表最终的分类结果。支持 ...
论文模型算法复杂度变化，glm-4-9b详细解释 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Sh2SwivGaiNUv3kyah7cNjXLngf/a5这些模型在处理回归、分类、聚类等多种问题时都有广泛的应用。其中，线性回归和决策树通常被作为入门模型，而随机森林和梯度提升机因其强大的特征组合能力和较高的准确 ...
机器学习适应性的关键因素及应用领域 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XLBiwgxPkiR8lrkZ2Slcax0Gnjc/a1从技术角度来看，机器学习的适应性体现在多个方面。首先是算法的适应性。不同的算法适用于不同类型的数据和任务。例如，决策树算法适用于处理具有明确分类特征的数据，而神经 ...
机器学习与生成式人工智能的模型结构与算法区别 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Mb0lwp0QWim8nxkUg8Gcyu1AnMe/a3机器学习的模型结构和算法多种多样。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。这些算法在不同的领域和任务中都有各自的优势和适用范围。例如， ...