機器學習算法（3）之決策樹算法

前言：首先，在瞭解樹模型以前，天然想到樹模型和線性模型有什麼區別呢？其中最重要的是，樹形模型是一個一個特徵進行處理，以前線性模型是全部特徵給予權重相加獲得一個新的值。決策樹與邏輯迴歸的分類區別也在於此，邏輯迴歸是將全部特徵變換爲機率後，經過大於某一律率閾值的劃分爲一類，小於某一律率閾值的爲另外一類；而決策樹是對每個特徵作一個劃分。另外邏輯迴歸只能找到線性分割（輸入特徵x與logit之間是線性的，除

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