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机器学习第3讲 决策树学习内容简介决策树原理决策树算法决策树中的过拟合问题决策树的其他问题属性的其他度量简介简介 决策树也称为判定树。在决策树方法中，首先从实例集中构造决策树，这是一种有指导学习的方法。该方法先根据训练集 数据形成决策树。如果该数不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。决策树代表着决策集的树性结构。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的属性，该分枝对应属性的某一可能值。决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一。它是一种逼近离散值函数的方法，对噪声数据有很好的健壮性且能够学习析取表达式。学习得到的决策树能够被再次表示为多个if-then的规则，提高可读性。这种学习算法是最流行的归纳推理算法之一，被成功的应用到从医学医疗诊断到学习评估贷款申请的信用风险的广阔领域。决策树原理决策树原理 决策树方法首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。归纳学习归纳学习 决策树技术发现数据模式和规则的核心是归纳算法。归纳算法是从特殊到一般的过程。归纳推理从若干个事实中表征出的
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