決策樹
決策樹是一種預測模型，它代表著對象屬屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中的每個節點代表一個對象，分叉路徑（或者叫樹枝）則代表一個屬性值。
決策樹常用方法：
分類樹分析，是一種監督學習，用于預計結果可能為離散類型。
回歸樹分析，用于預計結果為實數。
CART，結合分類樹和回歸樹，其實CART是Classification And Regression Trees的縮寫。
機器學習基礎（五）
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