机器学习算法（3）之决策树算法

前言：首先，在了解树模型以前，天然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，以前线性模型是全部特征给予权重相加获得一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将全部特征变换为几率后，经过大于某一律率阈值的划分为一类，小于某一律率阈值的为另外一类；而决策树是对每个特征作一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除

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