機器學習決策樹(3)

多變量決策樹 d個屬性描述的樣本就對應了d維空間中的一個數據點，對樣本分類意味着在這個座標空間中尋找不同類樣本之間的分類邊界。 決策樹形成的分類邊界有一個明顯的特點：軸平行 舉個栗子： 數據集如上圖所示，將它作爲訓練集學習得到的決策樹如4.10所示，決策樹對應的分類邊界如4.11所示。 可以看出，分類邊界每一段都是與座標軸平行的，也就是軸平行。當學習任務的真實分類邊界比較複雜時，必須使用很多段劃分

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