统计学习方法笔记——第五章 决策树

    决策树是一种基本的分类与回归的方法，这里只讨论其分类过程。     分类决策树模型由结点和有向边组成，结点分为内部结点和叶结点，内部结点代表代表一个特征或属性，叶结点代表分类结果。根节点包含着所有的属性，从根节点开始，对实例通过某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，如此递归地生成一棵决策树。     最后的决策树可用if-then规则来描述。对于三个特征的样本，从根节点到叶结

>>阅读原文<<