機器學習十大經典算法之決策樹（學習筆記整理）

一、決策樹概述 決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節點代表一種類別。決策樹是一個預測模型，代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關係。 最初的節點稱爲根節點（如圖中的"顏色"），有分支的節點稱爲中間節點（如圖中的"價格"），無分支的節點稱爲葉節點（如圖中的"喜歡"） 優點：計算複雜度不高，輸出結果容易理解，對中間值的缺失不敏感，可以處理不相

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