决策树原理详解

决策树是机器学习中一种基本的分类和回归算法，是依托于策略抉择而创建起来的树。其主要优势是模型具备可读性，分类速度快，易于理解。决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及有Breiman等人在1984年提出的CART算法。node 1.什么是决策树算法 决策树简单来讲就是带有判决规则（if-then）的一种树，能够依据树中的判决规则来预测未知

>>阅读原文<<