【ML學習筆記】9：認識Decision Tree決策樹
簡述 決策樹的基本思想 決策樹算法屬於有監督學習，即需要訓練集給出各個樣本的特徵和標籤值： 決策樹以信息熵及其相關的量爲度量指標，構造一棵熵下降最快的樹，在葉節點處熵比較小(具體多小也要考慮overfitting的問題)，這時每個葉節點下的實例被認爲處於同一類(標籤相同)。注意不同葉子下的實例標籤未必不同，這在下面的例子裏就能看到。 決策樹會在每個非葉結點做判別，每個葉結點都是標籤的一種取值。每次
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