ML：决策树算法
决策树算法 给定一组数据，如果特征值与标签值都是连续值，很容易可以判断出要用回归算法去拟合这组数据。如果标签值是离散值，那就要用分类算法去对数据进行分类任务。那么如果这组数据的特征值是离散值，我们用普逻辑回归算法很难对数据进行分类，那么这时候我们可以选择用决策树算法。 一、算法简介： 决策树算法是一种基于规则的方法，他用一组嵌套的规则进行预测。在树的每个决策节点处，根据判断结果进入一个分支
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