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介绍了机器学习的背景、及决策树的基本概念、决策树学习的基本过程，以及其中最重要的特征选择的依据：信息增益和基尼指数，重点研究了两种常见的算法ID3和CART，并对比其优缺点，并给出了一个用决策树对泰坦尼克号存活人员进行分类的实例，从中看出决策树算法非常简单强大，适用于小规模数据应用场景。
决策树算法的原理研究和实际应用
【摘 要】
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介绍了机器学习的背景、及决策树的基本概念、决策树学习的基本过程，以及其中最重要的特征选择的依据：信息增益和基尼指数，重点研究了两种常见的算法ID3和CART，并对比其优缺点，并给出了一个用决策树对泰坦尼克号存活人员进行分类的实例，从中看出决策树算法非常简单强大，适用于小规模数据应用场景。
【机 构】
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江苏理工学院
【出 处】
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电脑编程技巧与维护
【发表日期】
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2022年08期
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