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决策树算法:决策树

决策树是实例（表示为特征向量）的分类器。结点测试特征，边表示特征的每个值，叶结点对应分类。 可表示任意析取和合取范式，从而表示任意离散函数和离散特征 可将实例分到多个分类(≥2) 可以重写为规则，用析取范式（DNF）形式 red ^ circle -> positive red ^ circle -> A blue -> B; red ^ square -> B green -> C; red ^ triangle -> C 决策树学习 实例用(属性-值)对表示。离散值处理简单，连续值可以划分区间。 输出可以是离散的 [阅读全文] [PDF]