樹（ID3，C4.5，CART，信息增益，信息增益比，基尼指數）

ID3： 離散特徵（標稱型數據）、貪心算法、信息增益、特徵所有取值切分（非二分） 缺點：有偏向問題，過擬合，只能離散型數據 C4.5： 離散/連續特徵（對連續屬性掃描排序，設定閾值，二分樣本）、信息增益比（引入分裂信息(Split information)的項來懲罰取值較多的Feature）、可剪枝（合併葉節點）、可處理缺失值（可參考缺失值處理） CART： 分類迴歸樹、二元切分、節點分裂可用各種

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