【機器學習】決策樹知識點小結

決策樹原理簡述 決策樹是一類常見的機器學習方法，它是基於樹的結構進行決策的。每次作決策時選擇最優劃分屬性，通常而言，隨着劃分過程不斷進行，咱們但願決策樹的分支節點所包含的樣本儘量屬於同一個類別，即節點的「純度」(purity)愈來愈高。html 決策樹學習算法包含特徵選擇、決策樹的生成與剪枝過程。決策樹的學習算法一般是遞歸地選擇最優特徵，並用最優特徵對數據集進行分割。開始時，構建根節點，選擇最優特

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