機器學習之決策樹算法

前言：首先，在瞭解樹模型之前，自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，之前線性模型是所有特徵給予權重相加得到一個新的值。決策樹與邏輯迴歸的分類區別也在於此，邏輯迴歸是將所有特徵變換爲概率後，通過大於某一概率閾值的劃分爲一類，小於某一概率閾值的爲另一類；而決策樹是對每一個特徵做一個劃分。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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