决策树原理总结决策树原理总结
决策树原理总结概述什么是决策树？最优划分属性（离散型）的选择决策树的过拟合处理连续属性处理1. 什么是决策树？决策树通常用于分类预测问题，我们希望从给定的训练集学得一个模型用以对新示例进行分类。决策树由根结点至叶结点逐步生成，在生成过程中，主要解决两个问题：① 每步中最优划分属性的选择；② 如何对最优划分属性进行划分（对于取值有限的离散型属性，可以直接根据属性值对样本进行划分；而连续属性则需要确定划分点），它属于“分而治之”策略。一棵决策树包含一个根节点、若干内部结点和
