数据挖掘RapidMiner工具使用----决策树案例分析

一、理解决策树    1、决策树简介        决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用,它是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习,挖掘出有用的规则,用于对新集进行预测，是一种非参数学习算法。对每个输入使用由该区域的训练数据计算得到的对应的局部模型。 决策树是一树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子

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