【機器學習】決策樹與隨機森林

機器學習中有兩類的大問題，分類和聚類。下面要介紹的是分類算法中的決策樹和隨機森林，它們是常見的分類算法。分類，什麼是分類？首先要有大量對象，並且知道這些樣本對象的特徵和所屬類別，把這些數據告訴計算機，讓計算機總結分類的原則。形成一個分類模型，這樣我們可以通過這個分類模型，對未知分類的樣本交給他完成分類過程。 下面我們可以看看決策樹的一個例子。下圖是某女青年在決定相親對象是時會進行的一系列決策過程。

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