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决策树（decision tree）是一种基本的与回归方法。

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在决策树分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是的集合，也可以认为是定义在与类空间上的条件概率分布。

决策树学习的算法通常是一个地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。

熵定义为信息的。

在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程称为。