【机器学习算法介绍】决策树

文章目录1 摘要2 将决策树用于分类任务2.1 数据集的加载与模型训练2.2 决策树可视化工具的使用2.3 决策边界的绘制2.4 数学原理2.4.1 决策树分割的标准（度量不纯度的指标）2.4.2 三种分割标准的区别2.4.3 使用CART算法训练用于分类任务的决策树2.4.4 算法复杂度2.5 超参数2.5.1 常用超参数2.5.2 调参3 将决策树用于回归任务3.1 回归决策树的训练及拟合3.2 使用CART算法训练回归决策树1 摘要决策树可用于解决分类任务、回归任务甚至多输出任务。决策树是随机