在决策树建模过程中应选取划分后纯度增加的特征。

是的，决策树建模过程中，应该选择划分后纯度增加的特征。决策树的主要目标是将数据划分成最纯净的子集，使得在每个子集中的数据都属于同一类别。因此，在选择划分特征时，应该选择能够使得子集纯度增加最多的特征。具体而言，可以使用信息增益、基尼不纯度等指标来评估特征的划分能力，选择最佳的划分特征。

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