機械学習の木構造アルゴリズムを理解しよう
機械学習の木構造アルゴリズムの概要:決定木: データポイントを分割するための質問を繰り返し行い、最終的にクラスや値を予測します。ランダムフォレスト: 複数の決定木を組み合わせて予測を行い、アンサンブル学習の効果を高めます。>>More
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木のノードの合計を計算する方法
再帰を使用する方法: 木のノードを再帰的に探索し、各ノードの値を合計します。以下はPythonのコード例です。class TreeNode: def __init__(self, value, left=None, right=None): self.value = value self.left = left self.right = right def calculate_tree_sum(node): if node is None: return 0 return node.value + calculate_t>>More