决策树

决策树：机器学习一种具有树状结构的算法，树中每个内部节点表示一个属性的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点表示一种分类的结果。

优点：可视化，直观；易于追溯和倒推。

缺点：树的深度不好设定，太深容易过拟合，太浅容易欠拟合。

计算效率不高

熵增益算法

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