机器学习—决策树基础

决策树基础 本文为周志华老师《机器学习》的读书笔记 定义 决策树是一类常见的机器学习算法，可基于离散型与连续型属性来生成决策树。决策树学习的目的是生成一棵泛化能力强，即处理未见示能力强的决策树。形状如下： 决策树通过递归过程来生成，在决策树基本算法中，有三种情况会导致递归返回： 当前节点包含的样本全属于同一类别，无需划分； 当前属性集为空集，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分； 当前节点包

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