上篇主要介绍和讨论了线性模型。首先从最简单的最小二乘法开始，讨论输入属性有一个和多个的情形，接着通过广义线性模型延伸开来，将预测连续值的回归问题转化为分类问题，从而引入了对数几率回归，最后线性判别分析LDA将样本点进行投影，多分类问题实质上通过划分的方法转化为多个二分类问题进行求解。本篇将讨论另一种被广泛使用的分类算法—决策树（Decision Tree）。

4、决策树

• 4.1 决策树基本概念
• 4.2 决策树的构造
• 4.3 剪枝处理
• 4.4 连续值与缺失值处理