1.什么是决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。 决策树学习是以实例为基础的归纳学习，通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零，此时每个叶节点中的实例都属于同一类。 简单来说，我们生活中随时会用到这样的判断方法，比如这样： 2.决策树的特点 决策树学习算法的最大优点是，它可以自学习 在学习的过程中，不需要