基本信息

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文档摘要

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基于决策树的组合分类器：构建、优化与部署实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长，这些数据蕴含着丰富的信息，对其进行有效分析和处理成为众多领域发展的关键。机器学习作为人工智能的核心领域，在数据处理和知识发现中发挥着重要作用，而分类问题则是机器学习中基础且至关重要的研究方向。

分类问题旨在根据已知样本的特征，构建分类模型，以预测未知样本所属类别，广泛应用于图像识别、自然语言处理、医疗诊断、金融风险评估等多个领域。在图像识别中，分类模型可将图像准确分类为不同类别，如将医学影像分类为正常或异常，助力医生进行疾病诊断；在自然语言处理领域，能对文本进行情感分析，