【文件属性】：
文件名称：决策树 python
文件大小：8KB
文件格式：PY
更新时间：2020-05-06 15:25:43
python 机器学习 统计学习
1．分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。
2．决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好，并且复杂度小的决策树。因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题。现实中采用启发式方法学习次优的决策树。
决策树学习算法包括3部分：特征选择、树的生成和树的剪枝。常用的算法有ID3、 C4.5和CART。