決策樹原理詳解

決策樹是機器學習中一種基本的分類和迴歸算法，是依託於策略抉擇而創建起來的樹。其主要優勢是模型具備可讀性，分類速度快，易於理解。決策樹的思想主要來源於Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及有Breiman等人在1984年提出的CART算法。node 1.什麼是決策樹算法 決策樹簡單來講就是帶有判決規則（if-then）的一種樹，能夠依據樹中的判決規則來預測未知

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