数据挖掘算法和实践（二）：决策树（iris鸢尾花数据集）

决策树是直观运用几率分析的树形分类器，是很经常使用的分类方法，属于监管学习，决策树分类过程是从根节点开始，根据特征属性值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别做为决策结果。python 好比说买瓜的时候，根据瓜的某些特征属性直观判断瓜的好坏，下图依次根据纹理清晰度、根蒂、色泽、触感4个进行分类，生活中咱们会将某个最重要或最明显的分类属性放在第一位，而后是次重要属性，这很符合咱们日常的

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