决策树面试整理

决策树是一种基本的分类与回归方法。这里主要讨论用于分类的决策树。 优点：具有可读性，分类速度快； 决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪；     决策树学习 的思想来源主要是ID3算法、C4.5算法以及CART算法   面试问题1：什么是决策树？ 答：决策树是一种分类和回归的基本模型，可从三个角度来理解它，即： 一棵树 if-then规则的集合，该集合是决策树上的所有从

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