决策树原理

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，使之能够从样本数据的特征属性中，通过学习简单的决策规则——IF THEN规则，从而预测目标变量的值。 例如，在某医院内，对因心脏病发作而入院治疗的患者，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、以及其他17项可以综合判断病人状况的重要指标，用图1所示的决策树判断病人是否属于高危患者。在图

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