python实现ID3决策树分类算法

全部的分类与回归算法中心思想大体是同样的，那就是根据现有带标签的数据集训练一个分类器模型，而后对待未知的样本，根据训练好的分类模型来断定它属于哪一个类。分类与回归的区别在我看来就是标签连续与否的区别，若标签连续，则是回归，若标签离散，则是分类。node 数据集中的每一个样本的特征都是相同维度的，生活中咱们常遇到的是根据某个样本少许的特征就能够肯定这个样本属于哪一个类，好比能够根据一我的的长相、身高

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