Machine Learning--Decision Tree
来源：互联网 发布：算法的时间复杂度分析 编辑：程序博客网 时间：2024/05/24 00:19
决策树是一种非参数化的监督学习方法，用于分类和回归。它将从数据的特征中提取一些简单的决策规则，如何根据这些规则来预测结果。
上面是一个决策树用于分类的例子，左边是我们的数据，右边是构建好的一颗决策树。
features有两个（x和y），labels有两类（X和O）。比如，[x=1,y=1]时，对应的label=X；[x=1,y=5]时，对应的label=O。
决策树的实质就是回答一系列问题，然后得到答案。
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