基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

决策树：决策树的基本原理与多输出问题处理

1决策树概述

1.1决策树的定义

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策规则，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶节点代表一个类别（分类任务）或一个数值（回归任务）。决策树的构建过程是一个递归地选择最优特征进行分割的过程，直到满足停止条件。

1.1.1示例代码：构建决策树

fromsklearn.datasetsimportload_iris

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier