关于随机森林和决策树模型的应用
lmw0320 发布于2019-03 浏览:1697 回复:1
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我看了下随机森林和决策树模型的原理,虽然里面提到可以应用回归模型,但是决策树模型的算法是将连续型数值离散化处理,感觉并不是十分合理(不懂哈,所以不知道感觉对不对),也因此觉得该模型的预测结果相对严格的回归模型,并不是十分精确。而随机森林算法,是建立在决策树模型的基础之上,对连续数值也是采取相同做法。
因此,想请问下各位,这两种算法,是否更常用于分类模型的训练中?
同时,实际的数据分析和训练,一般是否更多以分类模型居多,而非回归模型??

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共1条回复 最后由荒墨丶迷失回复于2019-03
#2荒墨丶迷失回复于2019-03

这个技术问题有点很高深~ 哈哈

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