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预测鱼类和非鱼类的实例：决策树算法在《机器学习》中的应用
资源介绍
《机器学习》算法实例-决策树算法-预测鱼类和非鱼类实例
根据不浮出水面是否可以生存、是否有脚蹼2 个特征，将动物分成两类: 鱼类和非鱼类。
收集数据: 可以使用任何方法
准备数据: 树构造算法（这里使用的是ID3算法，因此数值型数据必须离散化。）
分析数据: 可以使用任何方法，构造树完成之后，我们可以将树画出来。
训练算法: 构造树结构
测试算法: 使用习得的决策树执行分类
使用算法: 此步骤可以适用于任何监督学习任务，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义