今日では、オープンな学習、決定木
決定木は、非常に一般的なベースモデルの分類問題です。：三つのステップを主成分と特徴選択、決定木、決定木の剪定
一般的に使用される3つのアルゴリズムがあります：ID3、C4.5、CARTは（Classificaitonと回帰ツリー）
コアの使用のためのID3アルゴリズム情報ゲイン機能を選択するための基準
使用するためのコアC4.5アルゴリズムよりも情報ゲイン機能を選択します
利用CART 二乗誤差最小化機能（回帰ツリー）を選択し、原則、またはジニ指数（ジニ指数）特徴選択のための最小化基準を（分類ツリー）
その主な欠点は、トレーニングデータを設定することで過剰適合します
..........
あなたは高速を助けるためにあなたと一緒にいくつかのリソースを共有するために読んで、直感的な学習
リンク：
https://pan.baidu.com/s/1wxPaRUFISPIe38RzCb-Qig