机器学习：决策树_基本概念

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机器学习，决策树，基本概念。决策树，对于每个特征都会以分枝进行判断，不同的特征有先后之分，逐级组成树状结构。

以女方相亲为例：

叶子节点，指没有分枝的节点，即标签值。

中间节点，仍可往下级进行分枝的节点，也就是特征。

决策树有顺序，有前面的是浅层节点，在后面的是深层节点。

节点过多时，要从深层节点开始进行优化，去除多余的深层节点。