机器学习：决策树总结
【写博客的目的是促使自己进行总结，同时也将所学分享给大家，故对文中所述，若有疑议，均可留言讨论，将喜不自胜】 决策树是一种基于树状结构进行决策的策略，是一种有监督的机器学习算法 决策树优点： 简单易懂 易解释 可视化 适用性广 既可以处理离散值也可以处理连续值(ID3只能处理离散值) 可用于寻找重要特征变量 不需要提前归一化预处理 使用决策树预测的代价是 O ( l
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