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发表于
2026-03-30
|
更新于
2026-03-30
|
浏览量:
文章作者:
Musuyin
文章链接:
https://musuyin.github.io/cs/statistics-learning/%E9%80%BB%E8%BE%91%E6%96%AF%E8%B0%9B%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%92%8C%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%86%B5%E6%A8%A1%E5%9E%8B/
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决策树
决策树决策树模型分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构 决策树由以下内容组成: 结点 (node) 内部结点 (internal node) 表示一个特征或属性 叶结点 (leaf node) 表示一个类 有向边 (directed edge) 用决策树分类,从根结点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子结点;这时,每一个子结点对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进行测试并分配,直至达到叶结点。最后将实例分到叶结点的类中 ![[images/截屏2026-03-30 13.16.50.png]] if-then 规则决策树的路径(或其对应的 if-then 规则集合)具有:互斥并完备的特性。即每一个实例都被且仅被一条路径或者一条规则覆盖 条件概率分布决策树表示给定特征条件下类的条件概率分布 这一条件概率分布定义在特征空间的一个划分 (partition)上 将特征空间划分为互不相交的单元 (cell) 或区域 (region) ,并在每个单元定义一个类的概率分布就构成了一个条件概率分布 决策树的一条路径对应于划分中...
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