数据挖掘上下文中参数设置的形式化定义

Question

在阅读决策树上的这材料时，我看到了以下声明：

决策树分类器的构造不需要任何领域知识或参数设置，因此适合于探索性知识发现。

我对这一发言有几点疑问。第一种是在这种背景下参数设置的定义，另一种是在没有参数设置的情况下如何适合于探索性知识发现？

Answer 1

第一部分关于参数设置，考虑到不需要定义模型的任何参数，这本身就是线性回归，它的形式是y =θ0+θ1x，其中θ_0,θ_1是参数。决策树根据一定的标准为将来的分类(回归)创建那些n维边界。

如果你熟悉统计推断，一个好的类比将是好的老参数检验和非参数检验。