30分钟理解决策树的基本原理
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问题。 决策树模型通过一系列if then决策规则的集合，将特征空间划分成有限个不相交的子区域，对于落在相同子区域的样本，决策树模型给出相同的预测值。 这些if then决策规则之间的层次关系形成一个树形结构，称之为决策树，这些不相交的子区域和树结构的叶子节点一一对应。 一，决策树原理概述 1，假设空间 下面从假设空间，目标函数，优化算法3方面
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