[三]機器學習之決策樹與隨機森林

3.1 目標任務 1.學習決策樹和隨機森林的原理、特性 2.學習編寫構造決策樹的python代碼 3.學習使用sklearn訓練決策樹和隨機森林，並使用工具進行決策樹可視化 3.2 實驗數據 數據集：鳶尾花數據集，詳情見[機器學習之迴歸]的Logistic迴歸實驗 3.3 決策樹特性和使用 3.3.1 決策樹的特性 決策樹(Decision Tree)是一種簡單但廣泛使用的分類器，通過訓練數據建立

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