机器学习—决策树原理（python代码实现）

首先，决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，在这里主要讨论用于分类的决策树。决策树的学习一般包含三个步骤：特征选择，决策树的生成，决策树的剪枝。html 优势：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，能够处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过分匹配的问题。 使用数据类型：数值型和标称型。 那么具体的来经过一个例子说明一下决策树。算法 下面这个例子是经过

>>阅读原文<<