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【决策树】分类属性的选择实现决策树算法最关键的一点就是如何从所有的特征属性中选择一个最优的属性对样本进行分类，这种最优可以理解为希望划分后每种类别中的样本尽可能同类，也就是足够“纯净”。

【机器学习】监督学习-决策树-CART（Classification and Regression Tree，分类与回归树）详尽版CART（分类与回归树）是一种决策树算法，由 Breiman 等人在 1984 年提出。它用于构建分类树（Classification Tree）或回归树（Regression Tree），以解决分类和回归问题。

【scikit-learn004】决策树（Decision Trees）ML模型实战及经验总结（更新中）1.一直以来想写下基于scikit-learn训练AI算法的系列文章，作为较火的机器学习框架，也是日常项目开发中常用的一款工具，最近刚好挤时间梳理、总结下这块儿的知识体系。 2.熟悉、梳理、总结下scikit-learn框架决策树（Decision Trees）机器学习模型相关知识体系 3.欢迎批评指正，欢迎互三，跪谢一键三连！ 3.欢迎批评指正，欢迎互三，跪谢一键三连！ 3.欢迎批评指正，欢迎互三，跪谢一键三连！