機器學習——決策樹(上)

一、決策樹定義 決策樹（Decision Tree）是一種基本的分類與迴歸方法，它可以認爲是if-then規則的集合，也可以認爲是定義在特徵空間與類空間上的條件概率分佈。相比樸素貝葉斯分類，決策樹的優勢在於構造過程不需要任何領域知識或參數設置，因此在實際應用中，對於探測式的知識發現，決策樹更加適用。 二、決策樹流程 決策樹流程是決策樹一類常見的額機器學習方法。決策樹也稱爲「判定樹」。以二分類任務爲

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