【機器學習】決策樹（上）——從原理到算法實現

前言：決策樹（Decision Tree）是一種基本的分類與迴歸方法，本文主要討論分類決策樹。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特徵對實例進行分類的過程。它能夠認爲是if-then規則的集合，也能夠認爲是定義在特徵空間與類空間上的條件機率分佈。相比樸素貝葉斯分類，決策樹的優點在於構造過程不須要任何領域知識或參數設置，所以在實際應用中，對於探測式的知識發現，決策樹更加適用。node 1、決

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