机器学习基础（五）
决策树
决策树是一种预测模型，它代表着对象属属性与对象值之间的一种映射关系。树中的每个节点代表一个对象，分叉路径（或者叫树枝）则代表一个属性值。
决策树常用方法：
分类树分析，是一种监督学习，用于预计结果可能为离散类型。
回归树分析，用于预计结果为实数。
CART，结合分类树和回归树，其实CART是Classification And Regression Trees的缩写。
决策树是一种预测模型，它代表着对象属属性与对象值之间的一种映射关系。树中的每个节点代表一个对象，分叉路径（或者叫树枝）则代表一个属性值。
决策树常用方法：
分类树分析，是一种监督学习，用于预计结果可能为离散类型。
回归树分析，用于预计结果为实数。
CART，结合分类树和回归树，其实CART是Classification And Regression Trees的缩写。