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用于多個供應商識別塑膠或者五金的函數(shù)主要包括機器學習函數(shù)（Machine Learning Function）、分類和回歸函數(shù)（Classification and Regression Function）、神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)（Neural Network Function）以及決策樹函數(shù)（Decision Tree Function）等。 機器學習函數(shù)是基于給定數(shù)據(jù)集學習而構造的算法，能夠自動從樣本中構建模型，并用于預測新的樣本。 分類和回歸函數(shù)主要用于根據(jù)一組訓練樣本的屬性與結果，預測新的樣本的類別和值，多用于對特征空間的定量分析和后驗分析。 神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)則是一種以識別模式、估算數(shù)值為主要功能的模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡的運算函數(shù)，能夠模擬真實環(huán)境中的復雜模式，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先定義的節(jié)點、鏈接與特定條件組成的決策樹，能夠對復雜的邏輯計算出優(yōu)化決策結果，并可應用于多個供應商識別。 拓展知識：決策樹的可視化是一種強大的分析工具，能夠有效的幫助用戶解決復雜的識別問題，用戶可以根據(jù)各個節(jié)點條件，直觀的查看其分析結果，可以減少許多不必要的誤判和混淆。