我正在尝试确定scikit-learn包中哪种决策树方法更适合我执行分类任务的需求。然而,我发现有两种可用的决策树模型:
- 基于优化CART算法的标准DecisionTreeClassifier,来自scikit.tree包。 - 来自scikit.ensemble包的集成方法ExtraTreeClassifier。
有人能具体说明使用每个模型的优缺点吗?
- 基于优化CART算法的标准DecisionTreeClassifier,来自scikit.tree包。 - 来自scikit.ensemble包的集成方法ExtraTreeClassifier。
有人能具体说明使用每个模型的优缺点吗?