python机器学习决策树

决策树是一种在机器学习中常用的预测模型，它代表了对象属性与对象值之间的映射关系。决策树通过构建一棵树状结构，根据已知情况的概率分析来评估项目风险、判断可行性等决策分析任务。在分类问题中，决策树是一种常见的分类方法，通过给定一组样本的属性和类别，学习得到一个分类器，可以对新的对象进行正确的分类。决策树的优点是可以在不需要调整参数或代码的情况下训练数据集，但缺点是在某些情况下可视化效果较差，容易出现过拟合现象。在Python中，可以使用相应的库来实现决策树模型，并通过可视化方式展示决策树的结构。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习Python学习——决策树](https://blog.csdn.net/m0_52868215/article/details/120998326)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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