统计学习 分类决策树

【决策树】在分类问题中，基于一定的特征选择，将数据集划分成不同的分支，并不断递归下去直到划分为多个满足要求的小数据集，对于一个样本，其分类的过程是一系列判断和选择的过程。 过程：特征选择、决策树生成、决策树修剪 目标：根据训练集进行构建一个分类模型，能够对新来的数据正确分类 本质：一系列分类规则的整合 【构建过程】 1.首先所有训练数据集都位于根节点 2.选择一个最优特征划分数据集到不同子集 3.

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