机器学习算法之决策树（Decision Tree）
决策树 决策树是一系列相关选择的可能结果的映射，，是一种非参数的监督学习方法，常用来进行分类和回归。它首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上，决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。常用的决策树算法：ID3、C4.5和CART. 决策树通常从单个节点开始，到该节点分支可能的结果；每一个结果又会产生额外的节点，这些节点会延伸到其他的可能性中；
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