jacky
决策树构造的输入是一组带有类练越角本站去赵别标记的例子，构造的结果360问答是一棵二叉树或多叉树。二叉树的内部节点(非叶子节点)一般表示为一个逻辑判断，如形式为a=aj的逻辑判断，其中a是属性，aj是该属性的所有取值：树的边是逻辑判断的分支结果。
多叉树(ID3他字质望油烈末)的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值就有几条边。树的叶子节点都是类别标记。
由于数据表示坦携不当、有噪声或者由于决策树生成时产生重复的子树等原因，都会造成产生的决策树让耐伏过大。
因皮很够住灯载考万刘此，简化决策树是一个不可缺少的环节。寻找一棵最优决策树，主要应解决以下3个 最优化问题达问：①生成最少数目的叶子节点；②生成的每个叶子节点的深度最小；③生成的决策树磁从化城边算往神药始织叶子节点亩仔最少且每个叶子节点的深度最小。
决策树算法的优点如下：
（1）分类精度高；
（2）生成的模式简单；
（3）对噪声数据有很好的健壮性。
因而是目前应下乱打用最为广泛的归纳推理执谁跳际积低算法之一，在数据挖掘中受到研究者的广泛关注。
