數據挖掘RapidMiner工具使用----決策樹案例分析

一、理解決策樹    1、決策樹簡介        決策樹方法在分類、預測、規則提取等領域有着廣泛應用,它是一種歸納分類算法,它通過對訓練集的學習,挖掘出有用的規則,用於對新集進行預測，是一種非參數學習算法。對每個輸入使用由該區域的訓練數據計算得到的對應的局部模型。 決策樹是一樹狀結構，它的每一個葉節點對應着一個分類，非葉節點對應着在某個屬性上的劃分，根據樣本在該屬性上的不同取值將其劃分成若干個子

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