决策树
算法介绍：
决策树以及其集成算法是机器学习分类和回归问题中非常流行的算法。因其易解释性、可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质被广泛使用。树集成算法如随机森林以及boosting算法几乎是解决分类和回归问题中表现最优的算法。 决策树以及其集成算法是机器学习分类和回归问题中非常
阅读背景：
决策树算法原理及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/python）
来源：互联网
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