三个输入变量x, y, z, 预测一个目标变量 t(假设t是binary）

t = f(x,y,z)

请问用机器学习，怎么能不是黑箱操作呢？（black box）

而是能看出来pattern。

比如：x高值，y，z都是低值得时候， t是1；其他，t是0.

另外，决策树，如何能够使这个rules越少越好，同时，保证模型的性能不下降。

random forest，如果精度比较高的时候，生成的rules太多了。多得肉眼看不过来。

而决策树，精度不行。

return 1 if x>a and y<b and z<c else 0

Done.

return 1 if x>a and y<b and z<c else 0

Done.

wfmlover 发表于 2023-09-16 21:56

但是这样一个变量一个threshold的模型产生的精度很糟糕。

怎么办？