摘要： 实习了一段时间，接触了一些数据挖掘、机器学习的算法，先记录下来方便以后的复习回顾：一：决策树概念 决策树可以看做一个树状预测模型，它是由节点和有向边组成的层次结构。树中包含3中节点：根节点、内部节点、叶子节点。决策树只有一个根节点，是全体训练数据的集合。树中每个内部节点都是一个分裂问题：指定了对实例的某个属性的测试，它将到达该节点的样本按照某个特定的属性进行分割，并且该节点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。每个叶子节点是带有分类标签的数据集合即为实例所属的分类。 决策树算法很多，例如：ID3、C4.5、CART等。这些算法均采用自上而下的贪婪算法，每个内部节点选择分类效果最好的属性.. 阅读全文