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《《机器学习》 决策树 ID3算法》
决策树是机器学习中一种常见的分类和回归算法。它基于树状结构的模型，通过对数据进行逐步划分，最终生成一棵决策树来进行预测或分类任务。在决策树中，每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表该特征的不同取值，而每个叶节点代表一个类别或者一个预测结果。决策树的构建过程通过选择最优的特征和划分点来进行。这个选择过程通常基于一些衡量指标，比如信息增益、基尼指数等，来选择最能区分不同类别的特征进行划分。递归地对数据集进行划分，直到满足某个停止条件，例如达到最大深度、样本数量不足等。这样就生成了一棵完整的决策树模型。
——来自博客 https://blog.csdn.net/qq_64603703/article/details/141401103
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