sklearn之決策樹學習

決策樹（Decision Trees）：非參數有監督學習，用來分類和迴歸算法 決策樹（DecisionTrees）：非參數有監督學習，用來分類和迴歸數組 目標：從數據特徵學習獲得簡單決策，從而建立一個能夠預測目標變量的模型框架 決策樹的優勢：學習 （1）   易理解，可視化方便測試 （2）   數據準備少，注意：此模塊不支持缺失值優化 （3）   計算複雜度與模型數據點呈對數關係spa （4）  

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