描述决策树学习的过程.
决策树学习是机器学习中广泛使用的分类或回归模型的方法.它涉及基于预测变量的值的数据归复式分类.算法从整个训练数据集开始,它被认为是根节点.目标是根据"纯度"或"信息收益"的某种衡量量来确定分开数据的最佳特征.该衡量用于计算数据分开的程度,考虑到目标变量,并帮助算法在那个时候选择分类的最重要特征.所选择的特征用于分离数据成子节点.这些子节点的每个节点都被评估并进一步推进,过程在重复的停止标准是满足的,因为某个树深度或在一个树中数据的实例数量被视为根节点.但是,如果根据树树的内部结构和结构的不同,每个子节点都必须被分开,然后可以轻松地避免在某个树中进行分离.如果树的内部结构和实例都不符合树的名称,那么可以根据树的内部变量进行分离,然后可以根据树的内部变量进行分析和分析.