第七章决策树

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第七章决策树
决策树和决策规则是解决实际应用中分类问题的数据挖掘方法。一般来说，分类是把数据项映射到其中一个事先定义的类中的这样一个学习函数的过程。由一组输入的属性值向量(也叫属性向量)和相应的类，用基于归纳学习算法得出分类。学习的目标是构建一个分类模型，通常也叫分类器。它可以根据有效的属性输入值预测一些实体(所给样本)的类。是一个在样本其他属性已知的情况下预测另外一个属性(样本的类)的模型(分类的结果)。
决策树
从数据中生成分类器的一个特别有效的方法是生成一个决策树。它是一种基于逻辑的方法，通过一组输入-输出样本构建决策树的有指导学习方法。决策树包含属性已被检验的节点，一个节点的输出分枝和该节点的所有可能的检验结果相对应。

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关键词：决策树 数据挖掘方法 实际应用 数据挖掘 学习方法