Class 1 决策树Class 1 决策树决策树介绍分类树 DecisionTreeClassifier与红酒数据集回归树DecisionTreeRegressor实例：泰坦尼克号幸存者的预测
Class 1 决策树决策树介绍概述决策树是如何工作的决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题节点：最初的问题所在的地方叫做根节点，在得到结论前的每一个问题都是中间节点，而得到的每一个结论（动物的类别）都叫做叶子节点决策树算法的核心是要解决两个问题：1）如何从数据表中找出最佳节点和最佳分枝？2）如何让决策树停止生长，防止过拟合？Skleran中的决策树模块
