在决策树算法中使用的是预测准确率来评估模型的性能。
决策树算法中使用的是预测准确率还是预测概率？
在决策树算法中，我们通常使用预测准确率来评估模型的性能。具体来说，预测准确率指的是模型预测正确的样本数与总样本数之比。在实际应用中，我们往往会将数据集随机分成训练集和测试集，通过在训练集上训练模型，再在测试集上进行预测，并计算预测准确率来评估模型的性能。虽然预测概率在某些情况下也有用处，例如在分类问题中，我们可能会关心某个样本属于某个类别的概率大小，但在决策树算法中，预测准确率更为重要。
提问时间：2023-06-15 11:05:47
编辑时间：2023-06-15 11:05:49
提问者：
Night_Crawler
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5回答时间：2023-06-15 11:05:53
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