决策树背景知识了解

引用机器学习实战书上:”决策树的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息”

决策树的一般流程

  1. 收集数据:可以使用任何方法
  2. 准备数据:树构造算法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离散化
  3. 分析数据:可以使用任何方法,构造树完成之后,应该检查图形是否符合预期
  4. 训练算法:构造树的数据结构
  5. 测试算法:使用经验树计算错误概率
  6. 使用算法:此步骤可以适用于任何监督学习算法,而使用决策树可以更好的理解数据的内在含义