决策树面试题


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决策树面试题 简单介绍决策树算法 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树将算法组织成一颗树的形式。其实这就是将平时所说的if-then语句构建成了树的形式。决策树主要包括三个部分:内部节点、叶节点、边。内部节点是划分的特征,边代表划分的条件,叶节点表示类别。 构建决策树 就是一个递归的选择内部节点,计算划分条件的边,最后到达叶子节点的过程。 决策树在本质上是一组嵌套的if-else判定规则,从数学上看是分段常数函数,对应于用平行于坐标轴的平面对空间的划分。


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