逻辑回归和决策树都是一种算法，二分类是对于因变量的取值的范围。以上是我的理解。但是，看到网上说，逻辑回归是二分类的一种，有点疑惑。
希望各位不吝赐教！
逻辑回归和决策树以及二分类
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1条回答 默认 最新
- 2022-01-11 08:56回答 5 已采纳 你的意思是决策树的结果是 不同的线性回归函数，例如简单地不同斜率的直线，那么以上回答的思路似乎有问题。首先这是一个分类问题，决策结果是“第k个回归函数“，然后再用 “第k个回归函数“ 计算得到具体的函
- 2022-11-27 16:16回答 2 已采纳 额，好吧，你重新提交了一个问题，那就在这个问题上跟进你的解决情况吧
- 2022-11-28 16:56回答 9 已采纳 其实比起决策树，我觉得你更需要数据集合，我有睡眠数据集合
- 2023-05-23 11:081.项目基于Python的垃圾短信识别程序，通过 KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和 朴素贝叶斯等算法进行融合，实现判别提高准确率，并进行测试和应用。 2.项目运行环境：Python环境、 jieba分词库、 Scikit-learn库、 ...
- 2022-03-25 09:23回答 3 已采纳 在最后加这两行试试 import os os.system('iris.pdf')
- 2019-06-25 15:47回答 2 已采纳 行吧，那我重新答一下，这个问题我不问了，没有存在的意义了，所以我自己把他答了，然后采纳，然后删除问题，这么说可以么？
- 2022-10-17 17:38回答 2 已采纳 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Python机器学习零基础理解决策树分析
- 2024-01-09 01:20AI天才研究院的博客 1.背景介绍 随着数据量的增加，传统的机器学习算法在处理复杂问题时...逻辑回归和决策树分别是线性模型和非线性模型的代表，它们在处理不同类型的问题时具有不同的优势。逻辑回归在处理线性关系时表现出色，而决策...
- 2022-10-20 10:51回答 1 已采纳 ID3 算法ID3 是最早提出的决策树算法，他就是利用信息增益来选择特征的。C4.5 算法他是 ID3 的改进版，他不是直接使用信息增益，而是引入“信息增益比”指标作为特征的选择依据。CART（Cla
- 2021-06-12 22:21回答 1 已采纳
- 2023-04-05 14:18回答 7 已采纳 该回答引用于ChatGPT：以下是一个基于优化决策树的三轴立式加工中心热误差建模的 Python 实现: import numpy as np import pandas as pd from skl
- 2021-04-14 22:39哎呦-_-不错的博客 二、决策树1.决策树的算法（ID3，C4.5，CART）总结1.1 ID3—信息增益1.2 C4.5—信息增益比1.3 CART—基尼指数1.4 三种算法对比2.为什么决策树需要剪枝？如何进行剪枝？3.为什么信息增益比比信息增益更佳？4.决策树的...
- 2021-10-16 08:07回答 1 已采纳 你这个确实样本太小，特征太多了，没法分支啊
- 2024-04-24 11:19AI天才研究院的博客 1. 背景介绍 机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机系统从数据中学习并...本文将重点介绍三种经典的机器学习算法：线性回归、逻辑回归和决策树，并探讨它们的原理、实践应用和未来发展趋势。 1.1
- 2019-05-11 00:45后面的人的博客 逻辑回归只研究了二分类问题，通过代码实现发现，当数据分布较为规律，数据点类别的区分比较明显时，决策边界可以比较准确的找到，但是如果数据的分布比较杂乱，只使用二分类的逻辑回归效果很差，这一点从使用代码...
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12月16日
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