决策树的理解概要模型介绍决策树的剪枝连续值和缺失值的处理决策树的优缺点
概要分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。决策树旨在构建一个与训练数据拟合很好，并且复杂度小的决策树。因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题。实际应用中采用启发式的方法学习次优的决策树。决策树学习算法包括三部分：特征选择、树的生成和树的剪枝。常用的算法有ID3...
