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文档简介
人工智能技术与应用9.决策树课程概况—基本情况PART01决策树算法决策树的概念树的组成衡量标准决策树的概念决策树(DecisionTree)的概念：树模型(
tree):
决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。谁爱玩电脑游戏:
先按年龄分，再按照性别分
先找分类性强的特征
怎么选择分类的特征树的组成树的组成：根节点：第一个选择的节点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果分类问题中决策树的叶子节点是类别，其它节点是属性。树的组成决策树的训练与测试算法训练阶段：
从给定的训练集构造一棵树。从根节点开设选择特征，如何进行特征切分测试阶段：
根据构造的树模型，从上到下，把数据输入执行一遍难点：一旦构造好了决策树，那么分类或者预测任务就很简单了，只需要走一遍就可以了，那么难点就在于如何构造出来一颗树，这就没那么容易了，需要考虑的问题还有很多。树的组成如何切分节点(选择节点)问题：
根节点的选择该用那个特征，如何切分缺点：我们的目标应该是根节点就像一个老大似的能更好的切分数据（分类的效果更好），根节点下面的节点自然就是二当家了。复杂度与样本呈线性关系：
每次更新质心需要和每个样本点进行计算目标：
通过一种衡量标准，来计算通过不同特征进行分支选择后的分类情况，找出来最好的那个当成根节点，以此类推。衡量标准衡量标准-信息熵节点选择的标准右图有两个分类结果，第一个结果明显要好于第二结果，直观的表述就是第一个分类很”纯，蓝色和黄色点直接分成了两类，第二种分类很乱，蓝色的点和黄色的点混杂在一起。信息熵表述(样本集合)”乱”和”纯”的程度,数据”乱”包含的数据信息要
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