二、决策树算法原理
二、决策树算法原理
第二节决策树算法原理1.父节点、子节点4.节点分裂最小样本数VSA2.根节点5.叶子节点最小样本数3.叶子节点6.树最大深度（垂直深度）基本概念
基本概念 1.父节点、子节点 2.根节点 3.叶子节点 4.节点分裂最小样本数 5.叶子节点最小样本数 6.树最大深度（垂直深度） 第二节 决策树算法原理
决策树算法流程是否（if-else）规则的集合根节点条件1决策结果分支节点（叶子节点）定义在特征空间与类空间上的条件概率分布条件2决策结果分支节点（叶子节点）决策树的构造条件31.由训练样本集生成决策树决策结果决策结果2.用新的样本数据集校验并进行(叶子节点）(叶子节点）决策树的剪枝
决策树算法流程 是否（if-else）规则的集合 决策树的构造： 1.由训练样本集生成决策树 2.用新的样本数据集校验并进行 决策树的剪枝 定义在特征空间与类空间上的条 件概率分布 根节点 分支节点 决策结果 （叶子节点） 分支节点 决策结果 （叶子节点） 决策结果 （叶子节点） 决策结果 （叶子节点） 条件1 条件2 条件3