决策树介绍

      决策树是一种基本的分类与回归方法（此处以分类为例），它可以认为是定义在特征空间与类空间的条件概率分布，决策树思想，实际上就是寻找最纯净的划分方法。决策树模型不同于线性模型，线性模型是所有特征赋予不同的权值相加得到结果，而决策树则是单个特征进行处理，每一步寻找一个最优特征进行划分。决策树与逻辑回归的不同之处也在于此，逻辑回归是根据所有特征求出概率，然后与某一阈值进行比较从而分类，而决策树

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