機器學習之決策樹詳解與實踐

決策樹是用於分類和預測的一種樹結構，決策樹方法常用於類別屬性的數據集的分類和預測，對於數值屬性的數據集，可以經過數據預處理後使用。 決策樹的建立是基於樣本的遞歸的學習過程，每個樣本都是具有確定的屬性的數據，決策樹就是基於樣本的各屬性建立起來的。決策樹分爲根節點、內部節點和葉節點。從根節點出發，自頂向下，構建分支和內部節點，在內部節點進行屬性值的比較，並根據屬性的不同取值確定從該節點向下的分支，最終

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