决策树算法的误差满足以下基本假设:
误差(损失函数)是可微的。
误差是独立同分布的,即每个样本之间是相互独立的。
误差的方差是有限的,即每个样本的误差不会过大。
样本空间是有限的,即样本数量是有限的。
样本中不存在重复数据。
我正在学习机器学习,想了解关于决策树算法的一些基本假设。我知道决策树是基于数据学习一系列逻辑规则,用于分类和预测的一种监督学习算法。但是我不清楚这个算法中误差的基本假设是什么?我想请有经验的老师给予指导。
决策树算法的误差满足以下基本假设:
误差(损失函数)是可微的。
误差是独立同分布的,即每个样本之间是相互独立的。
误差的方差是有限的,即每个样本的误差不会过大。
样本空间是有限的,即样本数量是有限的。
样本中不存在重复数据。
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