《机器学习（周志华）》Chapter4 决策树 课后习题答案
由决策树生成过程可知，不含冲突数据对结点标记有两种情况，一、划分后数据集为同一类则结点标记为该类的叶节点，二、划分后数据集中的属性相同则标记为数据集中类别最多的类。这样所有属性相同的样本最终标记必定会一样，即必存在误差为0的决策树。训练误差不一定能代表泛化误差，若以最小训练误差作为决策树划分选择准则会容易导致过拟合，泛化性能差4.3编程实现id34.4编程实现CART...
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由决策树生成过程可知，不含冲突数据对结点标记有两种情况，一、划分后数据集为同一类则结点标记为该类的叶节点，二、划分后数据集中的属性相同则标记为数据集中类别最多的类。这样所有属性相同的样本最终标记必定会一样，即必存在误差为0的决策树。
训练误差不一定能代表泛化误差，若以最小训练误差作为决策树划分选择准则会容易导致过拟合，泛化性能差
4.3编程实现id3
4.4编程实现CART
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