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用于多個(gè)供應(yīng)商識(shí)別塑膠或者五金的函數(shù)主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)（Machine Learning Function）、分類和回歸函數(shù)（Classification and Regression Function）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)（Neural Network Function）以及決策樹函數(shù)（Decision Tree Function）等。 機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)是基于給定數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)而構(gòu)造的算法，能夠自動(dòng)從樣本中構(gòu)建模型，并用于預(yù)測(cè)新的樣本。 分類和回歸函數(shù)主要用于根據(jù)一組訓(xùn)練樣本的屬性與結(jié)果，預(yù)測(cè)新的樣本的類別和值，多用于對(duì)特征空間的定量分析和后驗(yàn)分析。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)則是一種以識(shí)別模式、估算數(shù)值為主要功能的模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算函數(shù)，能夠模擬真實(shí)環(huán)境中的復(fù)雜模式，并可用于類比性分析。 決策樹函數(shù)，其核心原理即建立由預(yù)先定義的節(jié)點(diǎn)、鏈接與特定條件組成的決策樹，能夠?qū)?fù)雜的邏輯計(jì)算出優(yōu)化決策結(jié)果，并可應(yīng)用于多個(gè)供應(yīng)商識(shí)別。 拓展知識(shí)：決策樹的可視化是一種強(qiáng)大的分析工具，能夠有效的幫助用戶解決復(fù)雜的識(shí)別問(wèn)題，用戶可以根據(jù)各個(gè)節(jié)點(diǎn)條件，直觀的查看其分析結(jié)果，可以減少許多不必要的誤判和混淆。