多维分类机器学习

多维分类机器学习涉及利用多个特征维度来提高分类性能。多维视图强调从不同角度审视数据，而多维分支则是在决策树中根据多个属性进行节点分裂，两者均有助于提升模型的预测准确性和泛化能力。 多维分类机器学习涉及数据的多个视图和分支，旨在通过综合不同数据特征或方面的信息来提高学习性能，在多维视图中，每个视图代表了数据的不同特征或者切面，例如图像数据可以通过不同颜色通道或不同的特征提取方法获得多个视图...