機器學習算法總結5:決策樹

決策樹是一種基本的分類與迴歸方法。在分類問題中，可以認爲是if-then規則的集合，也可以認爲是定義在特徵空間與類空間上的條件概率分佈。 決策樹的學習包括3個步驟：特徵選擇、決策樹的生成及決策樹的修剪，常用的算法有ID3，C4.5和CART。 決策樹的定義：分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由結點和有向邊組成，結點有兩種類型：內部結點和葉結點，內部結點表示一個特徵或屬性，葉結

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