分类与回归树决策树

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4.3 决策树/分类树(Decision or Classification Trees)决策树是一个多阶段决策过程，它不是一次用样本的所有特征进行决策，而是逐次地用各个特征分量进行决策。例如，一个 6 维向量 x = (x1, x2, x3, x4, x5, x6)T,决策树如图 4.5 所示。123456决策树的构造一般有下列 3 个步骤：(1) 为每一个内部节点(Internal Node)选择划分规则。(2) 确定终节点(Terminal Nodes)。给终节点分配类别标签(Class Labels)。例如，根据图 4.6a 所示的二维数据分布情况，可以画出图 4.6b 所示的决策树。图 4.6a 一个二维空间样本分布示例性分类器（例如Fisher分类器）解决多类别问题。

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