6.1決策樹算法概述

一、什麼是決策樹？ 1、決策樹算法的目的：通過向數據學習，獲得輸入變量和輸出變量不同取值下 的數據分類和預測規律，並用於對新數據對象的分類預測。（決策樹能夠依據新數據輸入變量的取值，推斷其輸出變量的分類取值） 2、決策樹結構：根節點——>內部節點——>葉節點 同層節點稱爲兄弟節點 樹的每個節點都只能生長出兩個分枝的樹爲二叉樹，如果能夠長出多於兩個分枝，則稱爲多叉樹。 3、決策樹種類： 3.1、按輸

>>阅读原文<<