机器学习十大经典算法之决策树（学习笔记整理）

一、决策树概述 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 最初的节点称为根节点（如图中的"颜色"），有分支的节点称为中间节点（如图中的"价格"），无分支的节点称为叶节点（如图中的"喜欢"） 优点：计算复杂度不高，输出结果容易理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相

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