17.DF

文档摘要

决策树决策树(Decision Tree)是一种基于树结构进行决策的机器学习方法，这恰是人类面临决策时一种很自然的处理机制。决策树生成过程: 寻找最适合分割的特征根据纯度判断方法，寻找最优的分割点，基于这一特征把数据分割成纯度更高的两部分数据判断是否达到要求，若未达到，重复步骤一继续分割，直到达到要求停止为止剪枝，防止过拟合随机森林用随机的方式建立起一棵棵决策树，然后由这些决策树组成一个森林，其中每棵决策树之间没有关联，当有一个新的样本输入时，就让每棵树独立的做出判断，按照多数原则决定该样本的分类结果。