机器学习决策树(3)
多变量决策树 d个属性描述的样本就对应了d维空间中的一个数据点，对样本分类意味着在这个坐标空间中寻找不同类样本之间的分类边界。 决策树形成的分类边界有一个明显的特点：轴平行 举个栗子： 数据集如上图所示，将它作为训练集学习得到的决策树如4.10所示，决策树对应的分类边界如4.11所示。 可以看出，分类边界每一段都是与坐标轴平行的，也就是轴平行。当学习任务的真实分类边界比较复杂时，必须使用很多段划分
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