决策树由代表决策点的节点、代表可能结果的分支以及代表最终决策或预测的叶子组成。

　　构建决策树的算法涉及根据不同特征的值递归地将数据集分割成子集。目标是创建同质子集，其中目标变量（我们想要预测的变量）在每个子集中都是相似的。

　　分裂过程持续进行，直到满足停止标准，例如达到最大深度、最小样本数，或者无法进行进一步改进。

　　在 KNN 中，新数据点的预测由其 k 个最近邻的多数类（用于分类）或平均值（用于回归）确定。KNN 中的 “k” 表示要考虑的邻居数量，这是用户选择的超参数。

　　SVM 还可以通过使用核函数将输入空间转换为可以线性分离的高维空间来处理非线性数据。

　　随机森林是根据数据集的随机子集并使用特征的随机子集进行训练的决策树的集合。

　　：表示一个项目属于其自身集群的紧密程度。高轮廓分数意味着该项目与其自身的集群匹配良好，而与附近的集群匹配不佳。轮廓得分从 -1 到 1。

　　降维是通过使用主成分分析 (PCA) 来完成的。它将数据转换为新的坐标系，减少变九游体育科技量数量，同时尽可能多地保留原始数据的变化。

　　使用 PCA 可以找到使数据方差最大化的主要成分或轴。第一个主成分捕获最大方差，第二个主成分（与第一个主成分正交）捕获第二大方差，依此类推。

　　每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。