- 什么是决策树？
- 如何构建决策树？
- 如何选择一个决策点？
- 连续变量如何构建决策树？
- 决策树如何剪枝？
这里是一个比较全的介绍：StatQuest学习笔记19——决策树
机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。
This StatQuest focuses on the machine learning topic "Decision Trees". Decision trees are a simple way to convert a table of data that you have sitting around your desk into a means to predict and classify new data as it comes. There is a minor error at 12:43: The Gini Impurity for Chest Pain should be 0.19. For a complete index of all the StatQuest videos, check out: https://statquest.org/video-index/
