监督学习
监督学习可以看作是原先的预测模型，有基础的训练数据，再将需要预测的数据进行输入，得到预测的结果（不管是连续的还是离散的）
决策树（Decision Tree，DT）
决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择（选择yes还是no），直到所有选择都进行完毕，最终给出正确答案。
决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。在实际构造决策树时，通常要进行剪枝，这时为了处理由于数据中的噪声和离群点导致的过分拟合问题。剪枝有两种：
- 先剪枝——在构造过程中，当某个节点满足剪枝条件，则直接停止此分支的构造。
- 后剪枝——先构造完成完整的决策树，再通过某些条件遍历树进行剪枝。