[機器學習]決策樹相關知識點

決策樹算法是基於樹結構進行決策學習的，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而直觀的「分而治之」的策略。 導致遞歸返回的情形（即無劃分行爲）： 無需劃分：當前結點包含的樣本全屬於同一類別 無法劃分：當前屬性集爲空，或是所有樣本在所有屬性上取值相同 我們把當前結點標記爲葉結點，井將其類別設定爲該結點所含樣本最多的類別 不能劃分：當前結點包含的樣本集合爲空 同樣

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