機器學習-周志華 學習筆記5（第4章 決策樹）

第四章  決策樹 4.1基本流程 決策樹（decision tree）是一類常見的機器學習方法。 一般的，一棵決策樹包含一個根節點、若干個內部結點和若干個葉結點；葉結點對應於決策結果，其他每個結點則對應於一個屬性測試；每個節點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子結點中；根結點包含樣本全集。從根結點到每個葉結點的路徑對應了一個判定測試序列。決策樹學習的目的是爲了產生一棵泛化能力強，即處理未見示

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