统计学习方法 笔记与总结 决策树

简介   决策树是一种解决分类和回归的的模型。决策树由节点和有向边组成。节点分为两种，内部节点和叶节点。每个叶节点都代表一个特征，根据每个输入的该特征的值的不同，该输入会被分向不同的有向边，指向下一级节点，直到叶节点为止，每一个叶节点都是一个输出。回归问题中每一个叶节点都是一个值，分类问题中每一个叶节点都是一个类。   决策树在学习的时候每次会选择当下最好的特征将训练数据集分割成几个子集，一直到每

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