【机器学习之统计学习】 决策树及python 案例
前言 : 决策树是什么？可以干什么用？ 决策树是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论分类的决策树。决策树模型呈树形结构，分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。基于训练数据学习决策树时，根据损失函数最小原则建立决策树。决策树学习包含3个步骤：特征选择、决策树生成和决策树修剪。 1、 决策树模型 分类决策树由结点和有向边组成。结点类型由：内部结点和叶节点组成。内部结点表示一个特征
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