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决策树法的原理是什么?

帮考网校 2020-07-15 16:15:45
决策树法是一种基于树形结构的分类算法,其原理是通过对数据集进行递归地划分,将数据集划分为多个子集,使得每个子集中的样本具有相似的特征,不同子集之间的特征差异较大。在每个子集上,根据某个特征进行判断,从而实现对样本的分类。决策树的构建过程是一个逐步选择最优特征的过程,根据特征的信息增益或信息增益比等指标来选择最优特征,以使得每个子集的纯度最高。最终得到的决策树可以用于对新样本的分类。决策树法具有易于理解、可解释性强等优点,但也容易出现过拟合的问题。
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