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4. 分类数据集（Categorical Dataset）：在上述例子中，其树模型被设计用于解决数值型或有序数据。你可以尝试修改树模型（主要修改分割的属性，用等式而非排序的形式），使之能够应对分类型的数据。 5. 回归问题（Regression）：可以通过使用不同的成本函数及不同的创建终端节点的方法，来让该模型能够解决一个回归问题。 6. 更多数据集：你可以尝试将该算法用于 UCI Machine Learning Repository 上其他的数据集。 (责任编辑：本港台直播) |
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4. 分类数据集（Categorical Dataset）：在上述例子中，其树模型被设计用于解决数值型或有序数据。你可以尝试修改树模型（主要修改分割的属性，用等式而非排序的形式），使之能够应对分类型的数据。 5. 回归问题（Regression）：可以通过使用不同的成本函数及不同的创建终端节点的方法，来让该模型能够解决一个回归问题。 6. 更多数据集：你可以尝试将该算法用于 UCI Machine Learning Repository 上其他的数据集。 (责任编辑：本港台直播) |
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