用判定树归纳分类 什么是判定树? 口类似于流程图的树结构 a每个内部节点表示在一个属性上的测试 a每个分枝代表一个测试输出 口每个树叶节点代表类或类分布 判定树的生成由两个阶段组成 a判定树构建 开始时,所有的训练样本都在根节点 递归的通过选定的属性,来划分样本(必须是离散值) 口树剪枝 多分枝反映的是训练数据中的噪声和孤立点,树剪枝试图检 和剪去这种分枝 判定树的使用:对未知样本进行分类 ¤通过将样本的属性值与判定树相比较用判定树归纳分类 ◼ 什么是判定树？ ❑ 类似于流程图的树结构 ❑ 每个内部节点表示在一个属性上的测试 ❑ 每个分枝代表一个测试输出 ❑ 每个树叶节点代表类或类分布 ◼ 判定树的生成由两个阶段组成 ❑ 判定树构建 ◼ 开始时，所有的训练样本都在根节点 ◼ 递归的通过选定的属性，来划分样本 （必须是离散值） ❑ 树剪枝 ◼ 许多分枝反映的是训练数据中的噪声和孤立点，树剪枝试图检 测和剪去这种分枝 ◼ 判定树的使用：对未知样本进行分类 ❑ 通过将样本的属性值与判定树相比较