1、算法介绍
决策树是一种基本的分类和回归方法，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树的本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则。本文主要是对决策树的ID3算法的介绍，后文会介绍C4.5和CART算法。决策树是一种基本的分类和回归方法，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例
阅读背景：
机器学习之决策树（一）
来源：互联网
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