分類器是資料探勘中對樣本進行分類的方法的統稱，包含決策樹，邏輯回歸，樸素貝葉斯，神經網路等
分類器的構造和實施大體會經過以下幾個步驟：
幾種基本的分類器：
決策樹分類器；選擇樹分類器；證據分類器---選擇樹分類器與決策樹分類器比較相近，但是前者在選擇節點處可以考慮多種情況，將多種因素放入乙個選擇節點中，而決策樹分類器乙個節點一次最多只能選取乙個屬性作為考慮物件。
證據分類器就是通過檢查在乙個給定屬性上某個特定的結果發生的可能性來對資料進行分類。比如乙個正在打著一把傘的人，有70%是女性，30%是男性。
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