【机器学习实战二】决策树

3.1 决策树的构造

优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值得缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据。

缺点：可能会产生过度的匹配问题。

适用数据：数值型，标称型。