决策树学习的适用问题 适用问题的特征 实例由“属性-值”对表示 目标函数具有离散的输出值 可能需要析取的描述 训练数据可以包含错误 训练数据可以包含缺少属性值的实例 问题举例 根据疾病分类患者 根据起因分类设备故障 根据拖欠支付的可能性分类贷款申请 分类问题 核心任务是把样例分类到各可能的离散值对应的类别 2003.11.18 机器学习-决策树学习译者:曾华军等作者: Mitchell讲者:陶晓鹏2003.11.18 机器学习-决策树学习译者：曾华军等作者：Mitchell 讲者：陶晓鹏 5 决策树学习的适用问题 • 适用问题的特征 – 实例由“属性-值”对表示 – 目标函数具有离散的输出值 – 可能需要析取的描述 – 训练数据可以包含错误 – 训练数据可以包含缺少属性值的实例 • 问题举例 – 根据疾病分类患者 – 根据起因分类设备故障 – 根据拖欠支付的可能性分类贷款申请 • 分类问题 – 核心任务是把样例分类到各可能的离散值对应的类别