【機器學習】決策樹算法學習筆記

一、算法表述 決策樹學習的目的是爲了產生一顆泛化能力強的數。 一般來說，一顆決策樹包含一個根節點，若干個內部節點和若干個葉節點。 葉節點對應決策結果，其他每個節點對應一個屬性測試。 每個節點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子節點中，根節點包含樣本全集。 從根節點到每個葉節點的路徑就對應一個判定測試序列。 決策樹的基本流程遵循「分而治之」策略。 生成決策樹是一個遞歸的過程，有三種情況會導致遞

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