Clementine的决策树模型讲义(PDF 36页）

决策树(Decision Tree)模型􀆗也称规则推理模型
– 通过对训练样本的学习􀆗建立分类规则
– 依据分类规则􀆗实现对新样本的分类
– 属于有指导(监督)式的学习方法􀆗有两类变量􀆘
• 目标变量(输出变量)
• 属性变量(输入变量)
• 决策树模型与一般统计分类模型的主要区别
– 决策树的分类是基于逻辑的􀆗一般统计分类模型是
基于非逻辑的
– 基于逻辑是指通过对属性变量值的布尔比较来实现
分类判断
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