决策树
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MATLAB中随机森林决策树可视化实现
随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习思想的机器学习算法，通过构建多个决策树并进行投票或平均预测，提高模型的泛化能力。在实际应用中，仅查看模型准确率、误差指标并不足以全面理解随机森林内部运行机制，通过可视化决策树结构，可以更加直观地分析特征划分过程、节点决策规则以及模型复杂程度。 MATLAB提供了丰富的机器学习工具
2026-09-30 19:30:09
使用Optuna优化决策树模型超参数
使用Optuna进行决策树模型超参数优化，本质上是将传统的“经验调参”转化为“自动化搜索最优解”的过程。在机器学习实践中，决策树模型（Decision Tree）虽然结构简单、可解释性强，但其性能高度依赖超参数设置，例如最大深度、最小样本分裂数以及叶节点最小样本数等。手动调参往往效率低且容易陷入局部最优，而Optuna的引入则显著提升
2026-07-22 17:35:56
