機器學習--決策樹和隨機森林簡介

基本介紹     決策樹是在數據挖掘中一種比較有效的算法。簡單理解就是根據數據集中的特徵值信息逐步分支，其每一個非葉子節點分支類似if-else結構，葉子節點對應分支結果，逐步分支直到不可分的節點或自定義的節點，整個決策過程最後形成了一棵倒立的樹冠。        決策樹是一種監督學習算法，有分類和迴歸兩種方法，本文主要以分類過程做介紹。決策樹可適用的數據類型有數值型和標稱型，通常是樣本使用數值型

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