摘要：
本章概要决策树与贝叶斯分类，费舍尔分类，神经网络一样，是一种分类技术。但是，与其他分类技术不同的是，决策树做出决策的过程很清晰，可以帮助用户了解决策过程，从而调整自己的策略（比如广告投放），往往决策树本身处理过程比其分类结果更重要。本章主要介绍了CART算法构建决策树与做出决策，同时还介绍了一些决策树的优化方案，容错机制和使用场景。本章还介绍了三种集合纯度计算方法基尼不纯度（Gini Impurity）熵（Entory）方差（Variance）决策树上面就是一个决策树，分叶节点是逻辑判断，叶节点是结果。输入结果按照决策树的节点一级一级的向下走，直到访问到叶节点，得到最后的分类结果。可以理解为一 阅读全文
