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决策树原理详解（无基础的同样可以看懂）-CSDN博客
本文深入讲解决策树算法的原理，包括决策树的基本流程、划分选择准则（信息增益、增益比、基尼指数）、剪枝处理、特殊类型数据处理、决策树回归等内容。
机器学习笔记（四）——决策树的最全讲解 - 知乎
多变量决策树相当于是对单变量决策树的拓展，每次划分可以看多个属性，多个属性可以进行线性组合，也可以进行更复杂的模型，甚至神经网络或其他非线性模型。
机器学习之决策树流程图模板_ProcessOn思维导图、流程图
机器学习之决策树是一种常用的分类和回归方法，广泛应用于各种领域。其核心思想是根据特征属性将数据分为不同的子集，每个子集对应一个决策树节点。
决策树算法流程图和步骤 - CSDN文库
决策树算法是一种常用的分类和回归算法，它基于将数据集划分为不同的决策区域来进行预测。以下是决策树算法的基本步骤和流程图：
决策树的算法流程图（ID3 C4. 5 CART） - CSDN博客
机器学习是信息技术领域重要内容，决策树作为其中一种算法，在数据挖掘、分类回归等方面有广泛应用。
决策树算法详解（Python实现） - C语言中文网
决策树算法详解（Python实现）决策树（decision tree）是一个类似于流程图的树状结构，树内部的每一个节点代表的是对一个特征的测试，树的分支代表特征的每一个测试结果，树的叶节点代表一种分类结果。决策树模型既可以做分类也可以做回归。
机器学习算法中的流程图-决策树 - 知乎
决策树是一类常见的机器学习算法。典型的决策树模型如下图，其表现形式有点类似下图中的挑选西瓜的流程图。
图解机器学习 | 决策树模型详解 - ShowMeAI - 博客园
决策树是机器学习中一种经典的分类与回归算法。本文讲解用于分类的决策树，包括算法核心思想、算法过程、最优划分、属性选择、过拟合与连续值处理、缺失值处理等重要知识点。