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决策树，顾名思义是一种使用树结构对数据进行分类的方法。属于有监督学习的一种。
经常用于业务场景，非常易于理解并且规则易于可视化。
CART 是一种基于规则的方法，它通过二叉递归分区生成二叉树，该二叉树根据对结果计算的异质性标准的最小化将数据集的子集（称为叶）拆分为两个子集（称为子叶）子叶。每次拆分基于单个变量；有些变量可能会多次使用，而有些变量可能根本不使用。–《Google-“CART algorithm for spatial data: Application to environmental and ecological data”》
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