統計學習方法筆記-決策樹模型

簡介：     決策樹是一種基本的分類與迴歸方法。下面的筆記主要記錄用於分類的決策樹。決策樹模型呈樹形結構，在分類中，表示基於特徵對實例進行分類的過程。其主要優勢是：模型具備可讀性，分類速度快。學習時利用訓練數據，根據損失函數最小化原則創建決策樹模型。決策樹學習一般包括三個步驟：特徵選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 決策樹模型與學習 決策樹模型：     分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的

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