Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree（附Python代码）
前言： 决策树是一种经典的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据集中的特征进行递归划分，构建一系列的决策规则，从而生成一个树状结构。在决策树中，每个内部节点表示对输入特征的一个测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点表示一个类别或输出值。 决策树的发展历史可以追溯到20世纪50年代和60年代。最早的决策树算法是ID3（Iterative Dichot...
决策树(Decision Tree）算法详解及python实现
一、决策树概述策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监督....
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