決策樹詳細筆記及python實現

決策樹優點：模型具有可讀性、分類速度快。 決策樹的學習包括3個步驟：特徵選擇、決策樹的生成、決策樹剪枝。 1 決策樹模型與學習 決策樹的學習本質上是從訓練數據集中歸納出一組分類規則。損失函數通常是正則化的極大似然函數。 決策樹學習 的算法通常是一個遞歸地選擇最有特徵，並根據該特徵對訓練數據集進行分割，使得對各個子數據集有一個最好的分類過程。這一過程對應着特徵空間的劃分，也對應着決策樹的構建。開始，

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