什么是决策树
决策树是一类常见的机器学习方法。顾名思义，决策树是基于树结构进行决策的，这也正是人类面临决策问题时一种很自然的处理机制。
决策树结构
一般的，一棵决策树包含一个根结点，若干个内部结点和若干个叶节点；叶节点对应于决策结果，其他每个结点对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集。
决策树学习的目的
是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单直观的“分而治之”策略。
什么是决策树
决策树是一类常见的机器学习方法。顾名思义，决策树是基于树结构进行决策的，这也正是人类面临决策问题时一种很自然的处理机制。
决策树结构
一般的，一棵决策树包含一个根结点，若干个内部结点和若干个叶节点；叶节点对应于决策结果，其他每个结点对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集。
决策树学习的目的
是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单直观的“分而治之”策略。
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本文标题：决策树算法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/amujmftx.html
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