摘要：
本篇文章给大家谈谈python机器学习决策算法，以及python决策树预测模型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、简述决策树的原理及过程... 本篇文章给大家谈谈python机器学习决策算法，以及python决策树预测模型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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本文目录一览：
简述决策树的原理及过程
1、利用决策树进行决策的过程是由右向左，逐步后退。根据右端的损益值和概率枝上的概率，计算出同一方案的期望损益值的大小来选择最优方案。
2、决策树模型的原理上，其第1步是找出最优的特征和其分割点，比如影响是否患癌症的特征最可能是年龄，并且分割点可能是70岁，小于70岁可能归为‘不患癌症’，70岁及以上可能归为‘患癌症’。
3、首先对于新的输入样本，根据决策树模型从根节点开始进行遍历。然后根据输入样本的特征值沿着树的分支进行遍历，直到到达叶子节点。最后根据叶子节点对应的标签值进行预测。
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