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机器学习基础(五)

决策树

决策树是一种预测模型,它代表着对象属属性与对象值之间的一种映射关系。树中的每个节点代表一个对象,分叉路径(或者叫树枝)则代表一个属性值。

决策树常用方法:

分类树分析,是一种监督学习,用于预计结果可能为离散类型。

回归树分析,用于预计结果为实数。

CART,结合分类树和回归树,其实CART是Classification And Regression Trees的缩写。

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