第十五篇 机器学习(4)-决策树

决策树

决策树是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。它通过树状图的结构来表示和推断决策规则。每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表一个决策规则，而每个叶节点表示一个类别标签或一个数值。

决策树的学习过程形成了一个递归的分治算法，其中每个节点都对应于一个特征，并且通过节点上的决策规则将数据集分割成更纯的子集。在决策树的构建过程中，选择最佳特征和分割数据的目标是提高每个节点的纯度，使得决策树在训练数据上达到最佳的拟合效果。