描述神经网络和决策树之间的三个区别
1.结构:神经网络由分层的相互连接的神经元组成,输入数据通过这些层进行处理,产生输出结果,而决策树是一个树状结构,每个节点代表一个决定或测试,分支代表决定的可能结果. 2.学习算法:神经网络使用反复传播来学习和调整神经元之间的连接的权重,基于预测和实际输出之间的错误,而决策树使用复发式分区算法来构建树,选择根据信息收益或索引等标准在每个步骤中分割数据的最佳属性. 3.连续和分类数据的处理:神经网络通常适合连续处理,尽管它们还可以处理适当的分类数据,而分类数据可以处理不同的标准,而分类数据可以处理不同的标准,对于每个决策树来说,分类数据都是更好的处理.