[机器学习]决策树相关知识点

决策树算法是基于树结构进行决策学习的，目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单而直观的“分而治之”的策略。 导致递归返回的情形（即无划分行为）： 无需划分：当前结点包含的样本全属于同一类别 无法划分：当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同 我们把当前结点标记为叶结点，井将其类别设定为该结点所含样本最多的类别 不能划分：当前结点包含的样本集合为空 同样

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