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決策樹是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于解決分類和回歸問題，它通過將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集，并根據(jù)特征值的閾值進(jìn)行決策，從而構(gòu)建一個(gè)樹形結(jié)構(gòu)來進(jìn)行預(yù)測。
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決策樹的主要特點(diǎn)如下：
1、易于理解和解釋：決策樹的結(jié)構(gòu)類似于人類思維的決策過程，可以直觀地展示每個(gè)特征對(duì)決策的影響，因此易于理解和解釋。
2、能夠處理非線性關(guān)系：決策樹可以通過多個(gè)層級(jí)的特征劃分來捕捉數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。
3、可以進(jìn)行特征選擇：決策樹在構(gòu)建過程中會(huì)自動(dòng)選擇最具有區(qū)分度的特征進(jìn)行劃分，從而幫助減少特征維度和提高模型性能。
4、能夠處理缺失值：決策樹對(duì)于缺失值的處理相對(duì)靈活，可以選擇忽略缺失值、使用平均值或中位數(shù)進(jìn)行填充等方法。
5、容易過擬合：決策樹容易過擬合，特別是在處理較小的數(shù)據(jù)集時(shí)，為了解決這個(gè)問題，可以使用剪枝等技術(shù)來降低模型復(fù)雜度。
決策樹的構(gòu)建過程包括以下幾個(gè)步驟：
1、特征選擇：從所有可用的特征中選擇一個(gè)最優(yōu)的特征作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的劃分依據(jù)。
2、劃分?jǐn)?shù)據(jù)集：根據(jù)選定的特征和劃分準(zhǔn)則，將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)子集。
3、決策樹生成：對(duì)于每個(gè)子集，重復(fù)執(zhí)行上述步驟，直到滿足停止條件（如達(dá)到最大深度、節(jié)點(diǎn)中樣本數(shù)量小于預(yù)設(shè)閾值等）。
4、剪枝：為了防止過擬合，可以對(duì)生成的決策樹進(jìn)行剪枝操作，刪除一些不必要的節(jié)點(diǎn)。
決策樹的應(yīng)用場景廣泛，包括醫(yī)療診斷、金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、客戶細(xì)分等，它可以用于分類問題（如判斷郵件是否為垃圾郵件）和回歸問題（如預(yù)測房價(jià)）。
本文標(biāo)題：什么是決策樹
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