在年龄不同的大型队列中获得的大脑扫描促进了最近在建立规范的大脑衰老图表方面的进展。在这里，我们提出了一个关键的问题，即与年龄相关的大脑轨迹的横截面估计是否与直接从纵向数据测量的结果相似。我们表明，从横切面绘制的脑图中推断出的与年龄相关的大脑变化可能大大低估了纵向测量的实际变化。我们进一步发现，个体之间的大脑衰老轨迹差异显著，很难用横断面估计人口水平的年龄趋势来预测。预测误差与神经影像学混淆和生活方式因素有一定关系。我们的发现为纵向测量在确定大脑发育和衰老轨迹中的重要性提供了明确的证据。
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失的值。首先，要明白没有好的方法来处理丢失的数据。根据问题的类型，我遇到过不同的数据归集解决方案-时间序列分析，ML，回归等，很难提供一个通用的解决方案。在篇文章中，我试图总结最常用的方法，并试图找到一个结构化的解决方案。
随着人口老龄化，神经退行性疾病的发病率越来越高，给个人和整个社会带来越来越大的负担。然而，个体的衰老速度是由环境、基因和表观遗传等各种因素以及各因素间的相互作用决定的。建立神经解剖学衰老过程的生物标志物，是神经科学的一个新趋势，以便在个体水平上，对年龄相关性神经退行性疾病和神经精神疾病进行风险评估和预测。“脑年龄差距估计（Brain Age Gap Estimation，BrainAGE）”方法是基于结构MRI，预测和评估个体脑龄的首个也是实际应用最广泛的概念。本文总结了过去10年内发表的所有研究，这些研究建立并使用BrainAGE方法来评估基因、环境、生活负担、疾病或寿命之间的相互作用，研究衰老对个体神经解剖学的影响。未来，基于结构或功能标记物的BrainAGE和其他脑年龄预测方法可能会改善对神经病学、神经精神病学和神经退行性疾病的个体风险的评估，并有助于开发个性化的神经保护治疗和干预措施。本文发表在Frontiers in Neurology杂志。
背景：注意缺陷多动障碍(ADHD)睡眠障碍合并症可严重影响日常生活，并对儿童和家庭的生活质量产生负面影响。然而，ADHD和睡眠障碍之间的动态关系尚不清楚，潜在的共同大脑机制也不清楚。
数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题，本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法，但总有一款更适合当下情况。
发育和精神病理学之间关系的神经生物学基础仍然不清楚。在这里，我们确定了一个在正常发育和一些精神神经疾病中共同的皮层厚度（CT）空间模式。主成分分析（PCA）被应用于Desikan-Killiany模板中的68个区域的CT，这些区域来自三个大规模的数据集，一共包括41,075个神经正常发育被试。PCA产生了一个大范围的主要空间主成分（PC1），并且这个结果是跨数据集可重复的。然后在一个包括14886名精神疾病患者和20962名健康对照组的7个ENIGMA疾病相关数据集中，健康成人被试的PC1与精神与神经疾病患者的CT差异模式进行了比较，正常成熟和衰老的被试来自于ABCD研究和IMAGEN发展研究的总共17697扫描，和ENIGMA寿命工作组的17075名被。同时还包含了艾伦人类脑图谱的基因表达数据。结果显示，PC1模式与在许多精神疾病中观察到的较低的CT之间存在显著的空间对应关系。此外，PC1模式也与正常成熟和衰老的空间分布模式相关。转录分析发现了一组包括KCNA2、KCNS1和KCNS2在内的基因，其表达模式与PC1的空间模式密切相关。基因富集分析表明，PC1的转录相关富集到多个基因本体类别，并从儿童后期开始，与青春期前到青春期的过渡过程中显著的皮层成熟和精神病理的出现相一致。总的来说，本研究报告了一种可重复的CT潜在模式，该模式捕获了正常大脑成熟和精神疾病谱系中皮层变化的区域间特征。PC1相关基因表达的青春期富集暗示了在青春期出现的精神疾病谱系的发病机制中神经发育的中断。
大量神经影像数据的分析，使研究者对大脑区域的各种解剖分析变得越来越精细，并有助于检测不同的大脑状况和疾病。近年来，由神经影像驱动的脑龄估计被引入作为检测不同疾病和健康状况的有效生物标志物。但由于该类方法在近年来才涌现大量研究结果，还没有研究对脑龄研究以及具体的研究框架进行全面的回顾。
线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由 G 潜在类别的受试者组成，其特征是 G 平均轨迹曲线。
线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述 。 最近我们被客户要求撰写关于线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
ASD(孤独症谱系障碍)的研究目的之一就是确定早期生物标志，以指导生理病理诊断。EEG捕捉到的脑电振荡被认为是ASD生理病理学的核心。来自哈佛医学院的Laurel J. Gabard-Durnam等人在NATURE COMMUNICATIONS杂志发文，研究者以3-36月大的ASD高/低风险婴儿为被试，测量纵向EEG power，来探讨EEG power如何以及何时能够区分被试3岁时患ASD的风险以及是否患有ASD。第一年、第二年和前3年的EEG数据被放进数据驱动模型中来区分ASD。出生后第一年的动态功率能最有效地区分不同组别的婴儿。delta和gamma频段的功率轨迹能区分ASD婴儿和正常婴儿。此外，随着时间的推移也出现了一种发展趋势，高频段更易区分不同ASD症状。
重度抑郁症(Major depressive disorder, MDD) 与脑萎缩、衰老相关疾病以及死亡事件的风险增加有关。本研究在一个大型多中心国际数据集中，研究了成人MDD患者大脑的提前衰老，以及这一过程是否与临床特征相关。本研究汇集了来自全球19个样本集中T1加权MRI图像的大脑测量数据，进行了一项mega分析。通过测量来自ENIGMA MDD工作组对照组 (952名男性和1236名女性) 的7个皮质下体积、34个皮质厚度和34个表面积、侧脑室和总颅内体积，预测实际年龄 (18–75岁)，来评估健康脑龄。将学习到的模型系数应用于927名对照组男性和986名抑郁症男性、1199名对照组女性和1689名抑郁症女性，以获得独立的无偏差脑龄预测值。计算预测“脑龄”和实际年龄之间的差异，来代表预测脑龄差异 (brain-predicted age difference, brain-PAD) 。平均而言，与对照组相比，MDD患者的brain-PAD 高出+1.08岁(SE 0.22) (Cohen's d=0.14, 95%置信区间: 0.08–0.20) 。然而，这种差异似乎不是由特定的临床特征 (复发状态、缓解状态、抗抑郁药物使用、发病年龄或症状严重程度) 驱动的。这项研究显示了MDD患者中与年龄相关的大脑结构异常的微妙模式。观察到大量组内差异和组间重叠。未来，需要对MDD和躯体健康结果进行纵向研究，以进一步评估这些brain-PAD估计值的临床价值。本文发表在 Molecular Psychiatry杂志。
元记忆监控与内生回忆准确性的能力在儿童发育过程大大改善，但潜在的神经变化和对智力发育的影响在很大程度上是未知的。来自加州大学戴维斯分校心智与大脑中心（Center for mind and brain, UCD）的Yana Fandakova等人在PNAS发表了一篇文章，研究了支持元认知的关键脑区的皮层变化是否有助于从童年到青春期早期的元记忆监控能力变化。 Introduction 自省记忆准确性和元记忆监视的能力对于指导学习和决策非常重要，例如一个学生对考试准备的复习材料有疑问，他会重复检查这些材料;同样
近日，密歇根州立大学的研究者提出一个「增龄」模块，将失踪儿童原始图像中的深度人脸特征「老化」（或者说「增龄」），从而帮助匹配原来的图像和数年后的图像。
最近的一项关于脑小血管病（SVD）的纵向研究表明，白质结构脑网络的一个指标——“全局效率”与SVD患者的认知损伤关系密切，并且基线时段的全局效率还可以预测SVD患者的死亡风险。该研究由荷兰奈梅亨大学医学中心的Anil M Tuladhar 等人发表在近期的Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry杂志上。
这是一个基于Python编写的数据分析软件，只要掌握3种函数用法，一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较。
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线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述 。
原文题目：Degenerative Adversarial NeuroImage Nets: Generating Images that Mimic Disease Progression
声明：本文讨论主题的不是严谨意义上的“因果关系”，而是探讨自变量与因变量的关系(实际上不是真的因果关系)，主要关注点在于找到并验证影响(或预测)因变量Y的自变量X。
从各系统导出的数据无法完成所需要的统计分析，需经过转换后形成标准Adam数据方可进行分析。涉及到数据集名称、变量名称、变量标签、变量值。例如ab表的拼接：
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
青春期是对身体和行为产生巨大影响的发育时期，青春期荷尔蒙不仅对身体的形态变化起着重要作用，而且对大脑的结构和功能也起着重要作用。了解青少年时期的大脑发育已经成为神经科学领域的首要任务，因为它与许多精神和行为障碍的发作相吻合。然而，关于青春期如何影响大脑功能连接体，我们知之甚少。在这项研究中，通过对典型发育儿童和青少年(两性)的纵向人类样本的研究，我们证明了大脑功能连接体的发育更符合青春期状态，而不是实足年龄。特别是，大脑功能连接体的中心性、分离性、效率和整合性在青春期标记物出现后增加。我们发现，这些效应在注意力和任务控制网络中更强。最后，在控制了这一效应后，我们发现这些网络之间的功能连接与更好的认知灵活性有关。本研究指出了在探索发育轨迹时考虑纵向非线性趋势的重要性，并强调了青春期对大脑功能组织的影响。
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数
摘要：θ-γ耦合（TGC）是支撑工作记忆的一种神经生理机制，与N-back任务（一种工作记忆任务）的表现相关。与TCG类似，θ和α能量的事件相关同步（ERS）与事件相关去同步（ERD）也和工作记忆有关。但目前为止，还鲜少有研究探讨工作记忆任务表现与TCG，ERS和ERD之间的关系。本研究旨在探讨在六到十二周时间范围内，不同临床症状的老年人工作记忆表现的变化是否与TCG，ERS或ERD的变化相关。两组共62名60岁以上的被试参与了研究，一组是无精神疾病控制组；一组是缓解期的重度抑郁症（MDD）老年人。在N-back任务（3-back条件）期间，用EEG评估被试的TGC，ERS以及ERD指标。结果显示，随着时间推移，在控制组中的TGC、α频段的ERD和ERS以及θ频段的ERS改变与3-back任务表现的改变相关；然而在MDD组中，3-back任务表现的变化只与TCG的改变相关。这表明，随着时间的推移，在不同临床状况人群下的工作记忆表现与TGC之间的关系是稳固的，但对于θ和α频段的ERS和ERD来说，它们与工作记忆之间的关系则没那么稳固。
类似于折线图，但是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形，条形图可以横置或纵置。
大家好,之前我们介绍过SPSS的操作了：一文搞定临床常用统计---再也不用找人做统计分析了（上）、一文搞定临床科研统计(下），今天小编给大家分享另外一个常用统计分析软件—SAS,很多人一听到SAS要编程，就望闻生畏了，小编认为当你熟悉基本的操作界面之后，基本上就是粘贴复制的事情，就能跑出你想要的结果了。现在小编就给大家分享一下SAS的基本知识，下期再给大家介绍具体案例的实际操作。
脑部疾病的异质性是精准诊断/预后的一个挑战。作者描述并验证了一种名为Smile-GAN（SeMI-supervised cLustEring-Generative Adversarial Network），的半监督深度聚类方法，它研究了与正常大脑结构对比的神经解剖学异质性，从而通过神经影像特征识别疾病亚型。当应用于来自T1加权MRI的区域体积时（两项研究；2832名参与者；8146次扫描），包括认知正常的人和那些有认知障碍和痴呆症的人，Smile-GAN确定了四种神经变性模式。将此框架应用于纵向数据揭示了两种不同的进展途径。这些模式的表达测量预测了未来神经变性的途径和速度。模式表达在预测临床进展方面提供了与淀粉样/tau蛋白互补的性能。这些深度学习衍生的生物标志物为精确诊断和有针对性的临床试验招募提供了潜力。
最近在深度学习方面的进展使人工智能系统的发展能够在许多任务中超越人类，并开始为科学家和医生提供新的工具。Alex(CEO of Insilico Medicine)等人讨论了最近人工智能在老龄化研究中的应用是如何导致长寿医学领域的出现的。
神经影像数据分析和解释需要结合多学科的共同努力，不仅依赖于统计方法，而且越来越多地依赖于与其他脑源性特征相关的关联，如基因表达、组织学数据、功能和认知结构。在这里，我们介绍了BrainStat，它是一个工具箱，包括（i）在体素空间和皮层空间的神经影像数据集中的单变量和多变量线性模型，以及（ii）死后基因表达和组织学的空间图谱，基于任务的功能磁共振成像元分析，以及几个常见静息态功能磁共振成像大脑皮层模板在内的多模态特征关联。统计和特征关联结合成一个关键的工具箱简化了分析过程并加速了跨模态研究。工具箱用Python和MATLAB实现，这两种编程语言在神经影像和神经信息学领域中广泛使用的。BrainStat是公开提供的，并包括一个可扩展的文件。
磁共振成像(MRI)已经改变了我们对人类大脑的理解，通过对特定结构的能力(例如，损伤研究)和功能(例如，任务功能MRI (fMRI))的复制映射。心理健康研究和护理还没有从核磁共振成像中实现类似的进步。一个主要的挑战是复制大脑结构或功能的个体间差异与复杂的认知或心理健康表型之间的关联(全脑关联研究(BWAS))。这样的BWAS通常依赖于适合经典脑成像的样本量(中位神经成像研究样本量约为25)，但对于捕捉可复制的脑行为表型关联可能太小了。在这里，我们使用了目前最大的三个神经成像数据集，总样本量约为50,000人，以量化BWAS效应大小和可重复性作为样本量的函数。BWAS的关联比之前认为的要小，导致了统计上的研究不足，效应大小和典型样本量的复制失败。随着样本量增加到数千个，复制率开始提高，效应大小信息减少。功能性MRI(对比结构)、认知测试(对比心理健康问卷)和多变量方法(对比单变量)检测到更强的BWAS效应。小于预期的脑表型关联和人群亚样本的变异性可以解释广泛的BWAS复制失败。与影响更大的非BWAS方法(例如，损伤、干预和个人)相比，BWAS的可重复性需要数千个人的样本。
时频主成分分析（TF-PCA）提供了一种数据缩减方法，它不依赖于关于感兴趣效应的特定时间或频率边界的先验约束，因此特别适合于存在认知发展变化的TF数据分析。本教程提供了背景知识、理论和实用指导，文章还附带了一个配套的GitHub存储库，该存储库包含示例代码、数据和如何执行TF-PCA的逐步指南：https://github.com/NDCLab/tfpca-tutorial。
多模生物学、影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病（AD）患者和认知正常的老年人的良好表现。然而，早期预测轻度认知功能障碍（MCI）患者何时和哪些会转变为AD痴呆仍然困难。通过模式分类研究表明，基于纵向数据的模式分类器比基于横截面数据的模式分类器具有更好的分类性能。研究人员开发了一个基于递归神经网络（RNN）的深度学习模型，以学习纵向数据的信息表示和时间动态。将个体受试者的纵向认知测量，与基线海马MRI相结合，建立AD痴呆进展的预后模型。大量MCI受试者的实验结果表明，深度学习模型可以从纵向数据中学习信息性测量，以描述MCI受试者发展为AD痴呆的过程，并且预测模型可以以高精度在早期预测AD进展。最近的研究表明，如果使用纵向而非横截面数据构建分类器，可以获得更好的性能
选择单列。可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。
前段时间有人给小编提了一个需求，找出数据集中长度超过200字节的变量，并对变量进行拆分...这个需求当然不难，但是还是分享给大家~主要最近没写啥程序，也就没学到啥新的技能...关于变量长度的拆分，我想也是一个常见的问题。
脑外伤导致显著脑体积萎缩并持续至慢性期，可被MRI容积分析测量。来自英国帝国理工学院计算，认知和临床神经成像实验室David J Sharp研究组对中重度脑外伤后脑萎缩模式进行探索，该研究分析：
最近在论坛、群里面经常看到有人问数据转置相关的问题，那么今天小编就在来说一说数据集的转置，之前虽然也写过proc transpose相关的推文，那么今天我还要写...不仅仅要写这个！我还要写小编在数据转置上的成长历程...
即将发展为阿尔兹海默病（AD）痴呆人群的静息态功能连接（rs-fMRI）在早期就已经出现异常。这种异常可能有助于AD的临床前研究。本文运用静息态（rs）fMRI数据得到了一个预测大脑年龄的模型，并评估了AD的遗传决定因素和淀粉样蛋白（A）病理学是否会加速大脑老化。使用从多地得到的1340名（年龄在18-94岁）认知未受损的参与者数据，结果表明根据rs-fMRI构建的图的拓扑属性可以预测整个生命周期上的年龄。将预测模型应用于临床前AD，结果表明常染色体显性AD的症状前阶段存在功能性大脑老化加速。这种联系在有明显A病变的个体中更强。
重度抑郁症(MDD)是一种最常见的心理健康疾病，它与脑萎缩和死亡率的关系已被深入研究。最近的研究表明，预测年龄和实际年龄之间的偏差可能是大脑衰老加速表征MDD的标志。然而，目前的结论通常是基于从白人参与者收集的结构MRI信息得出的。这一生物标志物的普遍性需要通过不同民族/种族背景的受试者和不同类型的数据进一步验证。在这里，我们使用REST-meta-MDD，一个从中国多个队列参与者收集的大规模静息状态fMRI数据集。我们开发了一个基于1101个健康对照的堆叠机器学习模型，该模型通过功能磁共振成像(fMRI)估计受试者的实际年龄，具有很好的准确性。训练后的模型应用于来自24个地点的1276名重度抑郁症患者。我们观察到MDD患者表现为a+4.43年,高于对照组的脑预测年龄差异(brain-PAD)。在MDD亚组中，抗抑郁药物使用者的脑PAD与非药物使用者的比较,我们观察到有统计学意义的+2.09年。观察到的统计关系进一步通过三种不同的机器学习算法进行检验。在中国参与者中观察到的脑内PAD阳性证实了重度抑郁症患者大脑加速老化的存在。利用脑功能连通性进行年龄估计从一个新的维度验证了现有的发现。
经常会有一些朋友问我类似的问题，“哎呀，这个数据该怎么处理啊，我希望结果是这样的，麻烦刘老师帮我看看。”、“刘老师，怎么把一列数据拆分出来，并取出最后一个拆分结果呀？”、“刘老师，怎么将Json数据读入到Python中呢？”。在我看来，这些问题都可以借助于Pandas模块完成，因为Pandas属于专门做数据预处理的数据科学包。下面来介绍一下我认为Pandas模块中需要掌握的功能和函数。
上一节详细介绍了在三类基本假设下的各种因果推断方法，然而在实践中，对于某些特定场景下的应用，例如包含依赖性网络信息、特殊数据类型（如时间序列）或特殊条件（例如存在未观测混杂因子）时，三类假设并不总是能全部满足。本节将介绍在这些假设不满足情况下的因果推断方法。
本文介绍由四川大学华西医院、澳科大医学院的张康教授主导，与多个机构合作发表于nature biomedical engineering的研究成果：使用深度学习模型仅根据视网膜眼底图像或与临床元数据（年龄、性别、身高等）相结合来识别慢性肾病（CKD）和2型糖尿病（T2DM），并预测疾病发展风险对患者进行分级。该研究有利于常见慢性病的早期发现和干预，医疗资源匮乏的偏远地区也将十分受益。
诊断和治疗异质性脑部疾病需要具有跨遗传学、蛋白质组学和神经成像多个学科的专业技术。NeuroPM-box旨在满足这一需求，它是一款用户友好、开放访问、多工具的跨平台软件，能够描述多尺度和多因素的神经病理学机制。该工具包使用先进的分析模型进行分子、组织病理学、脑成像和临床评估等多种应用。通过体外（N > 2900）、体内（N = 911）和尸检（N = 736）神经退行性样本数据（包括临床特征）验证了：
睡眠监测可能为未来阿尔茨海默病提供标志物;然而，睡眠和认知功能之间的关系在临床前和早期症状的阿尔茨海默病还不清楚。多项研究表明，短时间和长时间的睡眠与未来的认知障碍有关。睡眠和阿尔茨海默症的发病风险随着年龄的增长而变化，因此，有必要进一步了解睡眠和认知能力之间的关系。在本研究中，我们假设认知功能的纵向变化与总睡眠时间、非快速眼动和快速眼动睡眠时间、睡眠效率和非快速眼动慢波活动呈非线性关系。
背景：阿尔茨海默病（AD）是一种具有显著异质性的神经退行性疾病。不同的AD表型可能与特定的脑网络的改变有关。利用功能网络揭示疾病的异质性可以为精确诊断提供见解。
今天，聊聊决策树，让我们从一场相亲开始说起。 决策树的定义 决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。 举个通俗易懂的例子，如下图所示的流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块(decision block)，椭圆形成代表终止模块(terminating block)，表示已经得出结论，可以终止运行。 从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)，它可以达到另一个判断模块或者终止模块。我们还可以这样理解，分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。 决策树由
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