条件决策树(Conditional Decision Trees)算法详解
条件决策树(Conditional Decision Trees)算法详解
1. 引言
条件决策树是决策树的一个重要变体，它在标准决策树的基础上引入了条件约束，使得决策过程更加灵活和精确。本文将详细介绍条件决策树的原理、实现和应用。
2. 条件决策树原理
2.1 基本概念
条件决策树在传统决策树的基础上增加了条件依赖关系：
- 条件节点：包含前提条件的决策节点
- 条件约束：特征之间的依赖关系
- 条件路径：满足特定条件序列的决策路径
2.2 与传统决策树的区别
传统决策树：
温度
/ | \
低 中 高
条件决策树：
温度
/ | \
低 中 高
| | |
湿度 风速 湿度[如果白天]
3. 算法实现
import numpy 原文地址：https://blog.csdn.net/m0_75139089/article/details/145213387
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