機器學習算法之決策樹

1 算法流程 一般的，一棵決策樹包含一個根節點、若干內部節點和若干個葉節點；葉節點對應於決策結果，其他每個結點則對應於一個屬性測試；每個結點包含的樣本集合根據屬性測試的結果被劃分到子結點中；根結點包含樣本全集.從根結點到每個葉結點的路徑對應了一個判定測試序列.決策樹學習的目的是爲了產生一棵泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹，其基本流程遵循簡單且直觀的"分而治之" (divide-and-co

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