【发布时间】：2016-06-30 01:21:45
【问题描述】：
我有一些由二维点组成的数据，并且有两个类，其中一个由第一个值和第二个值足够接近的点组成。是否应该期望决策树对此进行很好的分类，还是应该采用另一种方法？
【问题讨论】：
标签： classification decision-tree
【发布时间】：2016-06-30 01:21:45
【问题描述】：
如果我理解正确，您有两个预测变量x1 和x2，并且您想查看|x1 - x2| 是否很小，即|x1 - x2| < alpha 对于alpha 的某个固定值。
你真的不需要一个模型，是吗？我的意思是，我刚刚把它写下来了。但是要回答这个问题，不，决策树（至少不是默认算法之一）不会做得很好。决策树会创建平行于轴的拆分，此处类之间的边界为 45 度角。
【讨论】：