大数据挖掘算法之：Microsoft决策树算法

    Microsoft 决策树算法是由 Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 提供的分类和回归算法，用于对离散和连续属性进行预测性建模。

    对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。它使用这些列的值或状态预测指定的可预测列的状态。具体地说，该算法标识与可预测列相 关的输入列。例如，在预测哪些客户可能购买自行车的方案中，假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车，但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车，则 该算法从中推断出年龄是自行车购买情况的最佳预测因子。决策树根据朝向特定结果发展的趋势进行预测。

    对于连续属性，该算法使用线性回归确定决策树的拆分位置。

如果有多个列设置为可预测列，或输入数据包含设置为可预测的嵌套表，则该算法将为每个可预测列分别生成一个决策树。