決策樹介紹

      決策樹是一種基本的分類與迴歸方法（此處以分類爲例），它可以認爲是定義在特徵空間與類空間的條件概率分佈，決策樹思想，實際上就是尋找最純淨的劃分方法。決策樹模型不同於線性模型，線性模型是所有特徵賦予不同的權值相加得到結果，而決策樹則是單個特徵進行處理，每一步尋找一個最優特徵進行劃分。決策樹與邏輯迴歸的不同之處也在於此，邏輯迴歸是根據所有特徵求出概率，然後與某一閾值進行比較從而分類，而決策樹

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