python 决策树 多分类

决策树是一种非参数的有监督学习方法，用于分类和回归。它通过从数据中学习来逼近一个正弦曲线，并生成一组 if-then-else 决策规则。决策树的深度越深，决策规则越复杂，模型的拟合效果越好。决策树以树形结构建立分类或回归模型，因此被称为CART（分类和回归树）。它将数据集分解为越来越小的子集，并同时构建关联的决策树。最终结果是一个具有决策节点和叶节点的树。决策节点具有两个或多个分支，叶节点表示分类或决策。树中最上层的决策节点对应于最佳预测变量，称为根节点。决策树可以处理分类和数值型数据。

对于python决策树多分类问题，我们可以使用Python Pandas等库来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python决策树 多分类_Python中的决策树分类：您需要了解的一切](https://blog.csdn.net/weixin_26726011/article/details/108260297)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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