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决策树是易于使用;更有趣的问题是,如何构建在树中从训练数据[记录],之后选择一个设置的歧视性功能。 从原则上讲,有很多决策树呈指数级增长,构建可以从一个给定的功能。 虽然有一些树将比其他国家更为准确,找到最优树不计算可行。然而,一些高效算法已经制定或“随增长,随投资”合理的准确,尽管不是最优,决策树在一个合理的时间。 这些算法通常雇用一个贪婪的增长战略,树中最丰富的使用属性[功能]在每一个步骤,不允许回溯了。 最丰富的属性将成为一个集拆分,到达该节点到子集的最相似。

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决策树是简单易用 ;更有趣的问题是如何构建培训数据 (记录),从树后选择了一套的识别功能。原则上,是可以从一组给定的功能构造的指数级增长许多决策树。虽然有些树会比其他人更准确,寻找最优树是不计算上可行。然而,已制定若干的高效算法来创建或合理准确的虽然不理想,决策树"长大"在合理的时间内。这些算法通常雇用的每一步成长使用资料最丰富的特性 (功能) 的树贪婪策略,并且不允许回溯。资料最丰富的属性将是分裂抵达该节点为最齐的子集的集。

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判定树是易使用的;更加有趣的问题是如何修建从,以后被选择一套有识别力的特点的训练数据(纪录)的树。原则上,按指数规律地有可以从一个特定特性集合被修建的许多判定树。

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判定树是易使用的; 更加有趣的问题是如何修建树从训练 (数据记录),以后被选择一套有识别力的特点。 原则上,有指数地可以从一个特定特性集合被修建的许多判定树。 当某些树比其他时准确,发现优选的树不计算上是可行的。然而,一定数量高效率的算法被开发创造或“生长”一合理地准确,虽然最适度一下,判定树在合理的时间。 这些算法通常使用使用最情报的属性特点生长树在每 (步) ,并且不准许回溯的一个贪婪的战略。 最情报的属性将是分裂到达在结的集合入最同类的子集的那个。
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