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2020-02-27 閱讀量: 786
決策樹算法的理解

決策樹是一種智能分類與回歸的方法，具有結(jié)果可讀性強(qiáng)、分類速度快、處理大量交互

效應(yīng)等優(yōu)勢。決策樹學(xué)習(xí)算法一般包括 3 個步驟：特征選擇、決策樹的生長和剪枝；

決策樹生長過程，包括節(jié)點（node ）和有向邊 directed edge ），其中節(jié)點包括根節(jié)點、

內(nèi)部節(jié)點、葉節(jié)點，如積分卡是根節(jié)點、收入（或客戶類型，或購買特征）是內(nèi)部節(jié)點、長

方形內(nèi)容是葉節(jié)點，一般來說葉節(jié)點表示一個類、內(nèi)部節(jié)點表示特征或?qū)傩浴?/p>

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