机器学习原理及应用课件：决策树.pptx

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决策树

思维导图

4.1决策树基础决策树是一种基本的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一种非常直观和易于理解的模型，类似于人类在做决策时的思维过程，因此也被称为分类与回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）。4.1.1决策树的概念

01思考题决策树长什么样子呢？决策树的生成过程是一个递归的过程，从根节点开始，通过选择最优特征和特征值对数据集进行划分，生成子树，直到满足停止条件。在划分数据集时，通常使用一些划分准则（如信息增益、基尼系数等）来衡量特征的重要性，选择最优特征进行划分。

4.1.2决策树的优缺点1）易于理解和解释2）可视化3）

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