二、决策树的构建准备工作
（ 0 ）足够多的数据
（一）特征选择
1. 目的：选取对训练数据有分类能力的特征
2. 如何选择最优的特征来划分？
一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支节点所包含的样本 尽可能属于同一类别，也就是节点的纯度(purity)越来越高
来自【菊安酱的机器学习】
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本文标题：机器学习-K近邻算法 & 决策树
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bcbwcqtx.html
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