数据训练比喻得呗数据(数据训练算法)

决策树是什么?

决策树又称判定树，是一种呈树状的图形工具，适合于描述处理中具有多种策略，要根据若干条件的判定，确定所***用策略的情况。

决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。

是一项分析技术。 决策树是用图形方式描述正在考虑中的某项决策以及选择这个或那个备选方案的潜在后果，在将来的某些情景或行动后果不确定时***用。

数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测***风险）。常用的算法有CHAID、 CART、 Quest 和C0。

训练集,验证集,测试集的作用

测试集(Test set)的作用：用于评估训练出的模型效果，但不会改变模型的参数及效果，一般验证模型是否过拟合或者欠拟合，决定是否重新训练模型或者选择其他的算法。

验证集 是用来估计模型的训练水平，比如分类器的分类精确度，预测的误差等，我们可以根据验证集的表现来选择最好的模型。测试集 是输入数据在最终得到的模型得到的结果，是训练好的模型在模拟的“新”输入数据上得到的输出。

验证集：验证集是用于评估模型性能的数据集。它通常是从原始数据集中划分出来的，用于在训练过程中调整模型的参数和超参数，以提高模型的性能。验证集的作用是帮助开发人员调整模型，避免模型过拟合或欠拟合。

验证集是用来调整分类器的参数的样本集，比如在神经网络中选择隐藏单元数。

有了模型后，训练集就是用来训练参数的，说准确点，一般是用来梯度下降的。而验证集基本是在每个epoch完成后，用来测试一下当前模型的准确率。因为验证集跟训练集没有交集，因此这个准确率是可靠的。

机器学习中，样本集通常会被分为 训练集、 验证集 和 测试集 ，其中训练集和测试集是必须有的。

python中什么是测试数据和训练数据

1、一般在进行模型的测试时，我们会将数据分为训练集和测试集。在给定的样本空间中，拿出大部分样本作为训练集来训练模型，剩余的小部分样本使用刚建立的模型进行预测。train_test_split 函数利用伪随机数生成器将数据集打乱。

2、通常使用的划分方法是留出法，即随机选择2/3的数据作为训练数据，剩余1/3的数据作为测试数据，但要保证训练集和测试集中数据分布大致相同，以二分类问题为例，两个数据集中正例和反例的比例不能相差过大，都以50%为佳。

3、混合的国家标准和技术 (简称 MNIST) 由红外研究员，作为基准来比较不同的红外算法创建数据集。

数据训练业务有哪些

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