機器學習決策樹

決策樹 決策樹是一種監督學習分類算法 預測方式： 根據輸入的樣本X的特徵屬性和決策樹的取值，將輸入的X樣本分配到某一個葉子節點中。 將葉子節點中出現最多的Y值，作爲輸入的X樣本的預測類別。（分支） 目的： 最優的模型應該是：葉子節點中只包含一個類別的數據。用到了「貪心」 決策樹構建步驟 例子 步驟一：將所有的特徵看成一個一個的節點（分類標誌） eg（擁有房產、婚姻狀態、年收入這些特徵，我們可以看成

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