機器學習：決策樹 ID3及C4.5算法原理及代碼實現

決策樹 基本介紹：     決策樹（decision tree）是一種常見的機器學習方法，表示基於特徵對實例進行分類的過程，表明了對象屬性與對象值之間的映射關係。模型具備可讀性，分類速度快的優勢。學習時利用訓練數據，根據損失函數最小化的原則創建決策樹模型，預測時根據所得的決策樹進行分類。決策樹是一種樹型結構，每一個內部節點表示一個屬性上的測試，每一個分支表明一個測試輸出，而每一個葉子表明一種種類。

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