文章浏览阅读1.1k次。本周，我们将使用决策树（Decision Trees）构建我们的第一个机器学习模型。树(trees)在医学应用中非常有用的的原因是：1️⃣ 它们处理连续和分类数据的能力，2️⃣ 它们的可解释性以及训练速度。我们将使用树来模拟在医学数据中观察到的非线性（non-linear）关系。当然，我们将构建我们的第一个基于机器学习树的模型，用于预测住院患者短期死亡率的预测任务。在实践中，当我们训练机器学习模型时，我们面临的主要实际挑战之一是缺失数据(Missing Data)。_决策树模型需要病例数量吗