为什么决策树相关的算法不需要标准化？那么哪些模型需要标准化呢？

决策树是一种基于树结构的机器学习算法，通过对特征进行逐层划分来进行决策。相比于其他模型，决策树算法的特点在于其不需要对数据进行标准化处理。下面我将详细解释决策树算法不需要标准化的原因，并介绍其他模型中需要进行标准化处理的情况。

一、决策树算法不需要标准化的原因
决策树算法基于特征的划分来进行决策，而不依赖于特征的具体数值。因此，在决策树算法中，不同特征之间的数值差异并不影响其划分能力。决策树在每个节点上通过选择最佳的划分特征和划分点，将数据分为不同类别或进行回归预测。由于决策树的划分依据是基于特征的相对大小关系，因此决策树算法不受特征数值变化的影响，不需要进行标准化处理。

下面是一个简单的决策树分类算法的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

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