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决策树算法：原理、优化及在查询接口发现中的创新应用

一、引言

1.1研究背景与动机

随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了亟待解决的问题。在机器学习和数据挖掘领域，决策树算法作为一种重要的分类和预测工具，因其具有直观易懂、分类速度快、能处理混合类型数据等优点，被广泛应用于各个领域，如医疗诊断、金融风险评估、市场营销等。

决策树算法是一种基于树形结构的监督学习算法，它通过对数据集的特征进行划分，将数据集逐步分割成更小的子集，从而构建出一棵决策树。树中的每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表某个判断条件的输出，每个叶子节点则表示一个类别