大数据与人工智能方向基础 ---- 决策树的初步认识

目录

前言

一、决策树的基本认识

二、决策树的优势

三、基本流程

四、决策树的使用

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前言

有很多新手刚刚接触大数据与人工智能方向学习，如果不知道怎么着手的，跟我一起慢慢进步叭~

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、决策树的基本认识

决策树：是一类常见的机器学习方法。

顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如：我们要对“这是好瓜吗”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或子判断：我们先看“它是什么颜色”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它敲起来是什么声音？”，最后，我们得出最终决策：这是个好瓜。决策过程如下：

一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分