機器學習基礎——決策樹

決策樹 決策樹結構 根節點——樣本全集 內部節點——屬性測試 葉節點——決策結果 決策樹學習的目的就是爲了產生一顆泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹。 操作步驟 輸入： 訓練集 D = ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x m , y m ) D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)} D=(x1​,y1​),

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