学习笔记1-决策树

决策树的通常流程 （1）收集数据：可使用任何方法 （2）准备数据： 树构造算法值适用于标称型数据（结果只在有限目标集中取，如真与假），所以数值型数据必须离散化 （3）分析数据： 构造树完成以后，应该检查图形是否符合预期 （4）训练算法：构造树的数据结构 （5）测试算法：使用经验树计算错误率 （6）使用算法：此步骤能够适用于任何监督学习算法，而使用决策树能够更好地理解数据的内在含义 建立分支的伪代码

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