机器学习---决策树CART---opencv源码分析

1、原理 决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归。决策树的目的是构造一种模型，使之可以从样本数据的特征属性中，经过学习简单的决策规则——IFTHEN规则，从而预测目标变量的值。图1决策树例如，在某医院内，对因心脏病发做而入院治疗的患者，在住院的前24小时内，观测记录下来他们的19个特征属性——血压、年龄、以及其余17项能够综合判断病人情况的重要指标，

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