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5.2【机器学习算法】决策树与随机森林的认识
- 2025-3-17 22:01:38 @
结合本节课的学习,完成下列问题的思考与讨论。
1.动手实践:绘制“假期运动选择”决策树 根据“假期运动选择”场景(年龄、体重指数、天气情况、运动时长、设施投入等条件),尝试绘制一个简单的决策树。
要求: ①根节点需选择对运动类型影响最大的条件(如天气情况),并说明选择理由。
②至少包含3层节点(根节点、内部节点、叶子节点)。
③叶子节点需明确最终推荐的运动项目(如“跳绳”“游泳”“羽毛球”等)。
2.随机森林的改进与决策树的局限性 在医疗诊断场景中,决策树可能因训练数据中的噪声(如患者误填症状)导致模型过拟合。
讨论: ①决策树的哪些特性使其容易受到噪声数据的影响?
②随机森林通过“特征随机选择”和“多数投票机制”如何缓解这一问题?
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