機器學習（周志華）讀書筆記---第4章

4.1 基本流程 決策樹的組成： 每一個內部節點對應於某個屬性上的測試 每一個分支對應於該測試的一種可能結果 每一個葉節點對應於一個預測結果 決策樹的學習目的： 產生一棵泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹 策略： 分而治之，從根節點開始自至葉的遞歸過程，在每一箇中間節點尋找一個劃分屬性。 三種中止條件： （1）當前節點包含的樣本全屬於同一類別 （2）當前屬性集爲空或全部樣本在全部屬性取值相同

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