機器學習算法之決策樹（Decision Tree）

決策樹 決策樹是一系列相關選擇的可能結果的映射，，是一種非參數的監督學習方法，常用來進行分類和迴歸。它首先對數據進行處理，利用歸納算法生成可讀的規則和決策樹，然後使用決策對新數據進行分析。本質上，決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。常用的決策樹算法：ID3、C4.5和CART. 決策樹通常從單個節點開始，到該節點分支可能的結果；每一個結果又會產生額外的節點，這些節點會延伸到其他的可能性中；

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