决策树——基础知识

基本概念

• 聚类：根据信息相似原则将样本划分为若干个类

• 分类: 根据决策属性给样本区分归类

• 训练集：一部分类别已知的样本数据(局部代替整体)用于建立预测模型，挖掘数据规律

• 测试集：另一部分类别已知的样本数据用于评估模型预测能力，从而确定规律是否正确

数据挖掘十大算法

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PS：这也是我接下来需要学习的方向。

决策树的基本概念

• 决策树是一种树形结构，包括：内部节点，分支和叶节点。