【摘 要】
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分类算法作为常见的机器学习算法为预测分类类别数据提供了强大而又稳定的方式。随着数据挖掘技术的不断进步发展,算法模型的应用场景越来越广泛。在当前数据日益丰富的时代,
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分类算法作为常见的机器学习算法为预测分类类别数据提供了强大而又稳定的方式。随着数据挖掘技术的不断进步发展,算法模型的应用场景越来越广泛。在当前数据日益丰富的时代,业者将分类算法应用到商业活动中,打破了传统的营销决策方式,使商业活动变得高效率低成本。然而众多的分类算法都有其特有的理论和逻辑,即便都是用于分类类别数据的方法,其在不同业务需求下的细分应用也会有不同。通过对决策树和逻辑回归两种常用分类算法模型的应用对比研究,得出根据不同的业务需求选择合适的算法模型对达到预期的效果至关重要。
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