機器學習—決策樹原理（python代碼實現）

首先，決策樹（Decision Tree）是一種基本的分類與迴歸方法，在這裏主要討論用於分類的決策樹。決策樹的學習一般包含三個步驟：特徵選擇，決策樹的生成，決策樹的剪枝。html 優勢：計算複雜度不高，輸出結果易於理解，對中間值的缺失值不敏感，能夠處理不相關特徵數據。 缺點：可能會產生過分匹配的問題。 使用數據類型：數值型和標稱型。 那麼具體的來經過一個例子說明一下決策樹。算法 下面這個例子是經過

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