从上面的介绍中，我们可以知道决策树是通过对特征的取值不断进行分解从而构建成树的，但是基于特征空间划分的类的条件概率模型有无穷多个，我们选择的模型不仅要对训练数据有很好的拟合更应该注重其泛化能力。总体上来说，决策的学习包括下面三个注意部分：
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