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二、基于机器学习的分类算法

决策树是定义布尔函数的一种方法,其输入是一组属性描述的对象,输出为“是/否”决策。决策树代表一个假设,可以写成逻辑公式。决策树的表达能力限于命题逻辑,该对象的任一个属性的任一次测试均是一个命题。在命题逻辑范围内,决策树的表达能力是完全的。一棵决策树可以代表一个决定训练例集分类的决策过程,树的每个结点对应于一个属性名或一个特定的测试,该测试在此结点根据测试的可能结果对训练例集进行划分。划分出的每个部分都对应于相应训练例集子空间的一个分类子问题,该分类子问题可以由一棵决策树来解决。因此,一棵决策树可以看作一个 ......

——《卫生统计方法与应用进展 第2卷》
书名:《卫生统计方法与应用进展 第2卷》
栏目:卫生统计方法与应用进展 第2卷 > 第九章 数据挖掘技术及其应用 > 第五节 分类方法
作者:饶克勤
参编:
页码:265-272
版本:1
出版社:人民卫生出版社
出版时间:2007-12-01
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