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决策树学习
/decision tree learning/
最后更新 2022-05-27
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一类常见的机器学习方法。该类方法通过在训练数据集学习得到一个树形的决策模型。通常，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点。其中，叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试。每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中；根节点包含样本全集。一旦一颗决策树构建完成，从根节点到每个叶子节点的路径对应了一个判定测试序列。
- 英文名称
- decision tree learning
- 所属学科
- 计算机科学技术
京公网安备 11010202008139号
