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决策树例题分析及解答分解课件
决策树简介决策树算法原理决策树例题分析决策树实战演练决策树与其他机器学习算法的比较决策树未来发展方向目录CONTENTS
01决策树简介
决策树是一种监督学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过递归地将数据集划分成更纯的子集来构建决策树，每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶子节点表示一个类别。决策树的定义
分类问题例如信用评分、疾病诊断等。回归问题例如预测房价、股票价格等。决策树的应用场景
易于理解和实现，能够处理非线性关系，对数据预处理要求较低。优点容易过拟合，对噪声数据敏感，对连续属性和缺失值处理不够灵活。缺点决策树的
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