樹模型之三種常見的決策樹：CART，…

樹模型（又稱決策樹或者樹結構模型）：基本思想和方差分析中的變異分解極爲類似。 目的（基本原則）：將總研究樣本經過某些牲（自變量取值）分紅數個相對同質的子樣本。每一子樣本因變量的取值高度一致，相應的變異/雜質儘可能落在不一樣子樣本間。全部樹模型的算法都遵循這一基本原則。 不一樣樹模型差別：差別在於對 變異/雜質的定義不一樣。好比 P值、方差、熵、Gini指數（基尼指數）、Deviance等做爲測量指

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