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决策树可以用于分类和回归。决策树以“是/否、真/假”的方式回答连续的问题。根据这些回答，决策树按照预定的路径实现它的目标。决策树是有向无环图的一个变种。最后，利用整个数据集和所有特征构建决策树。
决策树的流程为自上而下式，直到获得具体的结果。树根是数据集拆分的初始决策点。决策树根据每个节点上的分割标准来分割数据集。最常用的两个分割标准是“基尼不纯度”和“信息增益”。
资料来源：《C#神经网络编程》，文章链接：https://developer.aliyun.com/article/726786
2021-10-29 16:07:26赞同 展开评论 打赏
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