監督學習：決策樹

決策樹是廣泛用於分類和迴歸任務的模型。本質上，它從一層層的if/else 問題中進行學 習，並得出結論。學習決策樹，就是學習一系列 if/else 問題，使我們能夠以最快的速度得到正確答案。在機器 學習中，這些問題叫作測試（不要與測試集弄混，測試集是用來測試模型泛化性能的數據）或者你可以將每個測 試看成沿着一條軸對當前數據進行劃分。這是一種將算法看作分層劃分的觀點。由於每個 測試僅關注一個特徵，所

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