张小明
前端开发工程师
对比)
3. CART树：既可做分类也可做回归，分类时用基尼值作为划分依据，回归时用平方损失（类似最小二乘法）衡量误差。
4. 回归决策树的深度影响：树的深度越小，模型越简单，易欠拟合；深度越大，模型越复杂，易过拟合。
结果分析
4.线性回归：拟合出一条直线，对数据的整体趋势做线性逼近。
5. 回归树（depth=1）：模型最简单，拟合效果差，呈现为单一分段的水平线，属于欠拟合。
6. 回归树（depth=3）：模型复杂度提升，拟合曲线更贴近训练集的散点，能捕捉数据的非线性特征，但深度继续增加可能出现过拟合。
接上文。看到这个需求，我们很容易想到一种写法：将输入的字符串分割成单个字符，把数字字符通过switch-case转换为数字，再通过计算符判断是加法还是减法，对应做加、减计算，最后返回结果即可。计划的确可行&am…
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个人简介一名14年经验的资深毕设内行人，语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。感谢大家的…
李华
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李华