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决策树：决策树的优化：决策树在分类问题中的应用

1决策树基础

1.1决策树的概念与结构

决策树是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它通过树状结构来表示决策规则，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶节点代表一个类别（分类问题）或一个数值（回归问题）。决策树的结构直观易懂，能够处理多种类型的数据，并且可以揭示数据中的重要特征和规则。

1.1.1决策树的结构示例

假设我们有一个关于天气的数据集，用于预测是否适合打网球。数据集包含以下特征：Outlook（天气），Temperature（温度），Humidity（