决策树是一种常见的分类与回归机器学习算法，由于其模型表达性好，便于理解，并能取得较好的效果，而受到广泛的应用。下图是一个简单的决策树，决策树每个非叶子节点包含一个条件，对于具有连续值的特征，该条件为一个上界，如果实例对应的特征值小于该上界则被划分到左子节点，否则被划分到右子节点，对于具有离散值的特征，该条件为一个子集，如果实例对应的特征值属于该子集则被划分到左子节点，否则被划分到右子节点。如此下去，一个实例从根节点开始，不断地被划分，直到叶子节点。对于分类问题，叶子节点输出其类别，对于回归问题，叶子节点输出其分值或概率...
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