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1.分割指標：模型用什麼分割指標來決定分類節點的好壞。Ex: 熵、吉尼係數等… 2.剪枝規則：若過度模型生長可能造成“過擬合”狀況使模型預測準確率下降，因此會進行剪枝： (a)預剪枝：在訓練模型前先設定停止生長規則 (b)後剪枝：訓練完模型後再進行剪枝。 3.缺失值處理：在分類過程中，遇到資料有缺失值時，決策樹分類器會進行調整。Ex: 採用代理分器、用佔比及權重調整等…
