决策树是一种常用的机器学习算法，它能够通过树形结构对数据进行分类或回归。下面将简要介绍决策树的基本概念和构建方法。
决策树构建步骤
- 选择根节点：从所有特征中选择一个特征作为根节点。
- 划分节点：根据根节点的特征，将数据集划分为若干个子集。
- 递归构建：对每个子集重复步骤1和2，直到满足停止条件。
决策树常用属性
- 信息增益：衡量特征对数据集划分的效果。
- 基尼指数：衡量数据集的不纯度。
实例分析
假设我们有一个关于水果的数据集，包含以下特征：颜色、大小、味道。
- 颜色：红色、绿色
- 大小：大、中、小
- 味道：甜、酸
我们可以使用决策树算法来预测水果的种类。
相关教程
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决策树示例