監督學習---決策樹

決策樹 (Decision Tree): 是一種樹形歸納分類算法,通過對訓練集數據的學習，挖掘出一定的規則，用於對測試集數據進行預測。 決策樹的學習目標：根據給定的訓練數據集構建一個決策樹模型，使它能夠對實例進行正確的分類。 決策樹的結構： 決策樹提供了一種展示在什麼條件下會得到什麼類別這種規則的方法. 決策樹包括：根節點，內部節點，分支和葉子節點， eg： 每個內部結點代表對某個屬性的一次測試，

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