[三]机器学习之决策树与随机森林

3.1 目标任务 1.学习决策树和随机森林的原理、特性 2.学习编写构造决策树的python代码 3.学习使用sklearn训练决策树和随机森林，并使用工具进行决策树可视化 3.2 实验数据 数据集：鸢尾花数据集，详情见[机器学习之回归]的Logistic回归实验 3.3 决策树特性和使用 3.3.1 决策树的特性 决策树(Decision Tree)是一种简单但广泛使用的分类器，通过训练数据建立

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