经典的决策树算法

回归与分类 我们在机器学习中一直会遇到两种问题，一种是回归问题，一种是分类问题。我们从字面上理解，很容易知道分类问题其实是将我们现有的数据分成若干类，然后对于新的数据，我们根据所分得类而进行划分；而回归问题是将现有数据拟合成一条函数，根据所拟合的函数来预测新的数据。 这两者的区别就在于输出变量的类型。回归是定量输出，或者说是预测连续变量；分类问题书定量输出，预测离散变量。 如何区分分类与回归，看的

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