监督学习---决策树

决策树 (Decision Tree): 是一种树形归纳分类算法,通过对训练集数据的学习，挖掘出一定的规则，用于对测试集数据进行预测。 决策树的学习目标：根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类。 决策树的结构： 决策树提供了一种展示在什么条件下会得到什么类别这种规则的方法. 决策树包括：根节点，内部节点，分支和叶子节点， eg： 每个内部结点代表对某个属性的一次测试，

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