【机器学习】决策树算法
决策树 概念
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。相比朴素贝叶斯分类，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。
决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
决策树 算法思想
模型定义
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed e
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