java中trim()方法是用来干什么的？本章内容给大家谈谈关于遇上方法是干什么的的问题，我们该怎么理解呢。分类决策树（ClassificationDecisionTree）是一种机器学习技术，不仅可以进行简单的分类，还可以完成复杂的回归任务，下面这篇文章将为你提供一个参考思路，希望能帮你解决到相关问题。
java中trim()方法是用来干什么的
trim()的作用是去掉字符串两端的多余的空格，注意，是两端的空格，且无论两端的空格有多少个都会去掉，当然
中间的那些空格不会被去掉，如：
String s = " a s f g "；
String s1 = s.trim()；
那么s1就是"a s f g"，可见，这和上面所说的是一样的。
trim()不仅可以去掉空格，还能去掉其他一些多余的符号，这些符号谨明分老晌悄别是：
\t \n \v \f \r \x0085 \x00a0 ？ \u2028 \u2029
翻译过来分别是：水平制表符，换侍渣行符，垂直制表符，换页符，回车，后面的这几个除了问号外，其他的都是转义符形式写法。
trim()函数移除字符串两侧的空白字符或其他预定义字符。
功能除去字符串开头和末尾的空格或其他字符。函数执行成功时返回删除了string字符串首部和尾部空格的字符串，发生错误时返回空字符串（""）。如果任何参数的值为NULL，Trim() 函数返回NULL。
参考资料：Trim函数–百度百科
方法是干什么的
1、分类决策树（ClassificationDecisionTree）是一种机器学习技术，不仅可以进行简单的分类，还可以完成复杂的回归任务。
2、此技术的主要原理是将数据集拆分成尽可能独立的子集，然后使用深度学习发掘出各自独特的模式。
3、分类决策树的基本思想是构建一棵以决策节点和分支节点构成的树，以最大限度的准确率实现分类。
4、在分类决策树的构建过程中，训练集中的每个特征都将成为决策节点，而根据每个特征的可能取值，则形成与之相应的分支节点。
5、决策节点递归构建，分支节点有值决定除了最终分类结果是实例应该进入的分支。
6、分类决策树最重要的步骤是确定每个决策节点，即根据某个特征可能具有的取值进行划分。
7、为了实现准确的分类准确率，应考虑特征的熵、条件熵和信息增益，以及成本函数进行评价，从而决定使用每个特征作为决策节点。
8、一般来说，应选择信息增益最大的特征作为决策节点。
9、熵指的是一个随机变量分布不确定性的度量标准，即概率分布的风险因素；条件熵指的是以特定条件将数据集划分后，变量分布的不确定性；而信息增益就是熵的变化，即数据集根据一个特征的不同取值所分割出的不同子集的熵的减少量。
10、假设有数据集X={x1,x2,…,xn}，其所包含的特征为X={a,b,c,d}，每个特征的可能取值各不相同，可采用如下两个步骤对X集进行决策树构建： （1）首先找出关联信息最强的特征，以此特征作为第一个决策节点，根据该特征可能具有的取值，将数据集X划分为若干子集，即构建出根节点和子节点； （2）利用上一步构建出的决策节点，对后继的每一个子节点重复（1）步骤，直至X集无法再继续划分为止。
11、以上就是分类决策树的核心原理。
12、分类决策树的主要思想是采用深度学习的方法，将样本集进行归类，从而实现精准的分类和回归任务。
13、在实际应用中，用户可根据当前的需求，利用此技术的有效性，做出更加准确的决策。
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