决策树会有哪些特性？

（点击“阅读原文”即可进入查看课程表） 决策树(Decision Tree)是机器学习中最常见的算法， 因为决策树的结果简单，容易理解， 因此应用超级广泛， 但是机器学习的专家们在设计决策树的时候会考虑哪些特性呢？ 本文根据已有的决策树来分析， 一个想象中万能的决策树会有哪些变化？在这以前， 先总结下使用决策树的优缺点： 优点 天然的可解释性。  这是决策树最大的优点了。  可解释性有两方面的考虑

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