实验三 决策树算法实验一、实验目的： 熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程；掌握典型的学习算法 和实现技术。二、实验原理: 决策树学习和分类. 三、实验条件：四、实验内容：1 根据现实生活中的原型自己创建一个简单的决策树。2 要求用这个决策树能解决实际分类决策问题。五、实验步骤：1、验证性实验：（1）算法伪代码 算法Decision_Tree(data,AttributeName) 输入由离散值属性描述的训练样本集data; 候选属性集合AttributeName。 输出一棵决策树。 （1） 创建节点N； （2） If samples 都在同一类C中then （3） 返回N作为叶节点，以类C标记； （4） If attribute_list为空then （5） 返回N作为叶节点，以samples 中最普遍的类标记；/多数表决 （6） 选择attribute_list 中具有最高信息增益的属性test_attribute; （7） 以test_attribute 标记节点N； （8）
