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Spark MLlib模型—决策树系列算法
前面我们重点介绍了机器学习中的特征工程，以及 Spark MLlib 框架支持的特征处理函数。基于线性回归模型，我们对比了不同特征处理方法下的模型效果。
一般来说，线性模型的模型容量比较有限，它仅适合拟合特征向量与预测标的之间存在线性关系的场景。但在实际应用中，线性关系少之又少，就拿“房价预测”的项目来说，不同的房屋属性与房价之间，显然不是单纯的线性关系。这也是为什么在房价预测的任务上，线性回归模型的预测误差一直高居不下。因此，为了提升房价预测的准确度，我们有必要从模型选型的角度，着手去考虑采用其他类型的模型算法，尤其是非线性模型。
在机器学习领域，如果按照“样本是否存在预测标的（Label）”为标准，机器学习问题可以分为监督学习（Supervised Learning）与非监督学习（Unsupervised Learning）。Spark MLlib 同时支持这两大类机器学习算法，如下图所示。
以看到，在 Spark MLlib 开发框架下，按照使用场景不同，监督学习又被细分为回归（Regression）、分类（Classification）和协同过滤（Collaborative Filtering）；而非监督学习被细分为聚类（Clustering）与频繁项集（Frequency Patterns）。
决策树系列算法
马上就是“双十一”了，你可能很想血拼一把，但一摸自己的钱包，理智又占领了高地。试想一下，预算有限的情况下，你会如何挑选一款手机呢？我们往往会结合价位、品牌、评价等一系列因素考量，最后做出决策。其实这个依据不同决定性因素来构建决策路径的过程，放在机器学习里，就是决策树。接下来，我们用严谨一点的术语再描述一下什么是决策树。
决策树（Decision Trees）是一种根据样本特征向量而构建的树形结构。决策树由节点（Nodes）与有向边（Vertexes）组成，其中节点又分为两类，一类是内部节点，一类是叶子节点。内部节点表示的是样本特征，而叶子节点代表分类。
举例来说，假设我们想根据“居室数量”和“房屋面积”这两个特征，把房屋分为 5 类。那么，我们就可以构建一个决策树，来做到这一点，如
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