機器學習 決策樹

決策樹 決策樹即是對數據進行多次判斷，從而得出數據屬於某個分支 優點：計算複雜度不高，輸出結果易於理解，對中間值的缺失不敏感，可以處理不相關特 徵數據。 缺點：可能會產生過度匹配問題。 適用數據類型：數值型和標稱型。 創建分支的僞代碼 檢測數據集中的每個子項是否屬於同一分類： If so return 類標籤； Else 尋找劃分數據集的最好特徵 劃分數據集 創建分支節點 for 每個劃分的子集

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