文件名称：《机器学习》算法实例-决策树算法-预测鱼类和非鱼类实例
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文件格式：RAR
更新时间：2021-12-13 20:24:26
机器学习 决策树 算法
《机器学习》算法实例-决策树算法-预测鱼类和非鱼类实例 根据不浮出水面是否可以生存、是否有脚蹼2 个特征，将动物分成两类: 鱼类和非鱼类。 收集数据: 可以使用任何方法 准备数据: 树构造算法（这里使用的是ID3算法，因此数值型数据必须离散化。） 分析数据: 可以使用任何方法，构造树完成之后，我们可以将树画出来。 训练算法: 构造树结构 测试算法: 使用习得的决策树执行分类 使用算法: 此步骤可以适用于任何监督学习任务，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义