决策树与朴素贝叶斯分类器

决策树和朴素贝叶斯分类器都是机器学习领域中常用的分类算法。

决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过对特征进行分层次划分，将数据集划分成若干个子集，每个子集中的数据都属于同一类别。决策树的每个节点都代表一个特征，每个分支代表一个特征取值，每个叶节点代表一个类别。决策树算法包括ID3、C4.5、CART等。

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算每个类别的先验概率和每个特征的条件概率，从而对新的数据进行分类。朴素贝叶斯分类器的主要优点在于简单、易于实现，且对于具有多个特征的数据集具有较高的分类精度。

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