决策树所需的最小训练样本数

是指在构建决策树模型时，所需的最少样本数量。决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于分类和回归问题。

决策树的构建过程是通过对训练数据集进行递归划分，每次选择一个最优的特征进行划分，直到满足停止条件为止。停止条件可以是达到预定的树深度、节点中样本数量小于某个阈值、节点中样本属于同一类别等。

决策树所需的最小训练样本数是根据算法的原理和性能要求来确定的。一般来说，决策树需要足够的训练样本才能准确地捕捉到数据的特征和规律，避免过拟合现象的发生。如果训练样本数量太少，决策树可能会过于复杂，导致模型泛化能力不足。

具体的最小训练样本数取决于问题的复杂度、数据的分布以及算法的选择等因素。一般来说，为了获得较好的模型性能，决策树的最小训练样本数应该在几十到几百之间。但是，对于特别复杂的问题或者高维数据集，可能需要更多的训练样本。

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