《Machine Learning in Action》| 第2章 决策树

决策树 决策树的一般流程 (1) 收集数据：可以使用任何方法。 (2) 准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。 (3) 分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。 (4) 训练算法：构造树的数据结构。 (5) 测试算法：使用经验树计算错误率。 (6) 使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习算法，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。

>>阅读原文<<