机器学习 day39(决策树和神经网络的比较)

2024-02-22 22:04

本文主要是介绍机器学习 day39(决策树和神经网络的比较),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

单个决策树、决策树集合的优缺点

  • 适用于表格数据(结构化数据)。例如在房屋预测中,我们有房屋大小、卧室数量、楼层数量、房屋年龄等数据,这些数据可以存储在表格中,不论是连续的还是离散的都可以
  • 不适用于非结构化数据。例如图片、视频、音频、文本,这些数据不能存储在表格中
  • 训练速度快,可以让机器学习算法的迭代循环完成的更快
  • 单个决策树和小型决策树集合可能是人类可以解释的
  • 一次只能训练一个决策树
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

神经网络的优缺点

  • 适用于所有类型的数据,包括表格数据(结构化数据)、非结构化数据
  • 训练速度比决策树慢
  • 可以与迁移学习一起使用
  • 更容易将多个神经网络联合起来,组成一个大型的机器学习系统。原因:神经网络将输出Y作为可微函数,所以可以用梯度下降同时来训练它们

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