机器学习之四：决策树

决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。

决策数有两大优点：

1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；

2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。