分类：基本概念、决策树与模型评估(11)

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用决策树归纳分类

什么是决策树？ – 类似于流程图的树结构 – 每个内部节点表示在一个属性上的测试 – 每个分枝代表一个测试输出 – 每个树叶节点代表类或类分布 决策树的生成由两个阶段组成 – 决策树构建 开始时，所有的训练样本都在根节点 递归的通过选定的属性，来划分样本

(必须是离散值)

– 树剪枝 许多分枝反映的是训练数据中的噪声和孤立点，树剪枝

试图检测和剪去这种分枝

决策树的使用：对未知样本进行分类 – 通过将样本的属性值与决策树相比较