2020-02-22
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什么是决策树？
决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个很好的分类的过程。这一过程对应着对特征空间的划分，也对应着决策树的构建。开始，构建根节点，将所有训练数据都放在根节点。选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类。如果这些子集已经能够被基本正确分类，那么构建叶结点，并将这些子集分到所对应的叶结点中去，；如果还有子集不能被基本正确分类，那么就对这些子集选择新的最优特征，继续分类，递归的进行，最后每个子集都被分到叶结点上，即都有明确的分类，这就是生成了一个决策树。
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