1樓：雲朵
決策樹（Decision tree）是一種基本的分類與回歸方法，是一種非引數的有監督學習方法。
決策樹是一種樹狀結構，它的每乙個葉子結點對應著乙個分類，非葉子結點對應著在某個屬性上的劃分，根據樣本在該屬性上的不同取值降氣劃分成若干個子集。其基本原理是通過遞迴切割的方法來尋找最佳分類標準，進而最終形成規則。CATA樹是對回歸樹用平方誤差最小化準則，分類樹用基尼係數最小化準則，進行特徵選擇，生成二叉樹。
樹模型演算法容易理解，因為它是站在人的思維角度去解決問題，它是基於特徵對例項進行分類的過程。它能夠從一些列具有眾多特徵和標籤的資料中總結出決策規則，並用樹狀圖的結構呈現這些規則。眾多整合演算法的基模型均採用決策樹模型，其在各個行業和領域都有廣泛的應用。
現在有如下資料集，是乙個消費者個人屬性和信用評分資料，標籤是"是否會發生購買電腦行為"，仍然是個而分類問題，在此資料集之上我們使用ID3構建決策樹模型，並提取有效的分類規則。
決策樹理論
決策樹例項
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