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    决策树（Decision Tree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。 决策树就是形如下图的结构（机器学习西瓜书的图）： 二 决策树的基本流程 上图就是在生成决策树的过程中经历的步骤。 首先从开始位置，将所有数据划分到一个节点，即根节点。 若数据为空集，跳出循环。 如果该节点是根节点，返回null；如果该节点是中间节点，将该节点标记为训练数据中类别最多的类 如果经过橙色标记的判断条件都没有跳出循环，则考虑对该节点进行划分。
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    决策树是机器学习中一种经典的分类与回归算法。 本文讲解用于分类的决策树，包括算法核心思想、算法过程、最优划分、属性选择、过拟合与连续值处理、缺失值处理等重要知识点。
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