概述: 用途:分类 回归 呈树形结构 可以认为是if-then规则的集合 也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 有点:模型具有可读性 分类速度快 3个步骤:特征选择 树的生成 树的修剪 学习思想主要来源于id3和c4.5, cart算法 熵:定义随机变量的不确定性