文件名称：决策树原理，设计过程，实例.docx
文件大小：1.27MB
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更新时间：2023-08-26 08:53:38
机器学习
决策树分类器就像带有终止块的流程图，终止块表示分类结果。开始处理数据集时，先需要测量集合中数据的不一致性，也就是熵，然后寻找最优化方案划分数据集，直到数据集中的所有数据属于同一分类。ID3算法可以用来划分标称型数据集，构建决策树时，采用递归的方法将数据集转化为决策树。如果产生过度匹配数据集的问题，可以通过裁剪决策树，合并相邻的无法产生大量信息增益的叶节点，消除过度匹配。