機器學習--決策樹

1.決策樹簡介 決策樹算法是一種分類學習算法 一顆決策樹包含一個根節點，若干個內部節點以及若干個葉節點 葉節點對應決策結果；其他節點對應於一個屬性測試 從根節點到每個葉子節點路徑對應了一個判定測試序列 決策樹學習目標：產生一顆泛化能力強，處理未見示例能力強的決策樹 算法如下所示： 1.當前結點包含樣本屬於同一類別時，無需劃分 2. 當前節點屬性集爲空，或所有樣本所有屬性取值相同，將節點標記爲葉節點

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