机器学习：决策树 ID3及C4.5算法原理及代码实现

决策树 基本介绍：     决策树（decision tree）是一种常见的机器学习方法，表示基于特征对实例进行分类的过程，表明了对象属性与对象值之间的映射关系。模型具备可读性，分类速度快的优势。学习时利用训练数据，根据损失函数最小化的原则创建决策树模型，预测时根据所得的决策树进行分类。决策树是一种树型结构，每一个内部节点表示一个属性上的测试，每一个分支表明一个测试输出，而每一个叶子表明一种种类。

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