机器学习、模式识别学习——决策树学习

决策树 决策树是一种数结构算法，主要用于分类或者回归。 使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 基本理解 决策树模型核心是下面几部分： 结点和有向边组成 结点有内部结点和叶结点俩种类型 内部结点表示一个特征，叶节点表示一个类 如下，判断一个西瓜是不是好瓜 **决策树代表实例属性值约束的合取

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