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liuyubobobo

2021-11-05

如果你是专门问“解决回归问题”的话：

首先，决策树本身最重要的发挥作用的方式是：随机森林（或者其他集成学习方式，下一章会介绍）。单独一棵决策树在机器学习领域基本上没有用武之地。但是，如果是随机森林（或者其变种）的话，是一个应用非常广泛地方式。对于很多任务，都值得尝试。

在业界，真正使用 SVR 的情况并不多。SVR 最大的特点是：outlier 对结果近乎没有影响。但是，我个人更建议如果你已经知道自己的数据集有 outlier 了，就手动将 outlier 去除。

但尽管如此，也并不排除对于一些数据，SVR 有很好的表现。整体，对于机器学习领域来说，虽然我们可以总结出不同的算法的“特色”，但是，面对一个具体的数据，很多时候我们是无法准确提前预估出什么算法会更好的，而需要去做实验。可以参考这里：https://coding.imooc.com/learn/questiondetail/43808.html

继续加油！：）

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