決策樹算法核心理論知識解析

決策樹算法利用非度量（nunmetric）的方式進行一系列的查詢問答來判斷和分類，被廣泛用於分類和迴歸模型，三種最常用的實現算法是CART、ID3、C4.5。 對於同一個數據集，特徵和節點可以有多種組合方式，實際上可以生成很多決策樹。我們運用決策樹算法是希望從中找出最合適的樹，因此算法的目標是在合適的節點上放入合適的特徵。 決策樹構成 決策樹由三部分構成：根節點（root）、節點（node）、葉子

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