风控团队要一个能直接落成 if-else 规则、业务方逐条能看懂的分模型。数据 80 万条、150 个特征（其中 40 个是金额、账龄这类连续特征），正样本率 3%。你打算用 ID3、C4.5、CART 里的哪一个？连续特征的分裂点怎么定？深度和叶子规模怎么控？
面试官在考什么
判断候选人是否清楚三种分裂准则的差别与偏向、连续特征的处理方式，以及在强可解释性约束下如何做取舍。
回答框架 · 前两步
- CART 用基尼不纯度、二叉分裂、能处理连续特征和缺失值，是工程上最常用的；C4.5 的增益率是为了纠正信息增益对多取值特征的偏好。
- 连续特征的分裂点做法是排序后在相邻不同取值的中点扫描，配合前缀和可以把单特征扫描控制在 O(n log n) 级别；分裂点数量直接决定训练耗时。
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延伸阅读
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