一对多分类器优缺点

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问题描述:

svm 多分类 一对多

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2023-10-24 18:49:16

优点:对小规模的数据表现很好,适合多分类任务,适合增量式训练。算法比较简单,常用于文本分类。 分类准确度高,速度快。决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析;效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。

缺点:对输入数据的表达形式很敏感。由于使用了样本属性独立性的假设,所以如果特征属性有关联时其效果不好。

决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析;

2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。

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