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上传时间: 2021-01-06
详细说明：决策树，是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类和回归的方法，也就是说决策树有两种：分类树和回归树。这里我们主要讨论分类树。
1.一个例子理解决策树的原理：
你是否玩过二十个问题的小游戏，游戏的规则很简单，参与游戏的一方在脑海中想象某一事物，其他参与者向他提问问题，只允许提问20个问题，问题的答案也只能是对或者错。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。
决策树的原理与上述的 二十个问题 的游戏类是，都只通过用户输入的一系列数据，然后找出游戏的答案。
2. 决策树相较于K近邻的优势
K近邻可以完成很多的分类任务，但是他最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要优势救赎在于
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