決策樹技術培訓課程(PPT 31頁)

簡介
決策樹基本概念
決策樹的優缺點
經典算法
決策樹和決策規則是解決實際應用中分類問題的數據挖掘方法。
一般來說，分類是把數據項映射到其中一個事先定義的類中的這樣一個學習函數的過程。由一組輸入的屬性值向量(也叫屬性向量)和相應的類，用基於歸納學習算法得出分類。
學習的目標是構建一個分類模型，通常也叫分類器。它可以根據有效的屬性輸入值預測一些實體(所給樣本)的類。是一個在樣本其他屬性已知的情況下預測另外一個屬性(樣本的類)的模型(分類的結果)。

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