机器学习-算法决策树学习笔记（详解）

决策树的概念 决策树是一种非参数的监督学习方法，既能够用于分类，也能够用于回归。 决策树的目标是建立一个模型，从数据特征中进行学习，进而推断出简单决策规则，用来预测目标变量的值 决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别做为决策结果。html # 我的理解 就是按照必定的决策树构建规则来构建一个决策树， 将数据集中的

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