机器学习算法-决策树（一）
什么是决策树？类似于流程图的树结构；每个内部节点表示在一个属性上的测试；每个分枝代表一个测试输出；每个树叶节点存放一个类编号。 如何使用决策树分类？给定一个类标号未知的元组X，在决策树上测试元组的属性值，跟踪一条由根到叶节点的路径，叶节点存放该元组的类预测。决策树容易转换为分类规则。 一、决策树生成过程 决策树的生成由两个阶段组成： 1.决策树构建 使用属性选择度量来选择将元组最好的划分为不同的类
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