今日总结

机器学习——决策树

 

一、决策树

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。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

非叶子节点：代表测试的条件，对数据属性的测试

分支：代表测试的结果

叶子节点：代表分类后所获得的分类标记

二、机器学习两个阶段

1、训练阶段：

从给定的训练数据机DB，构造出一颗决策树

class=DecisionTree（DB）

2、分类阶段：

从根节点，按照决策树分类属性逐层往下划分，直到

y=DecisionTree(x)

三、jupyter的安装

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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