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文档摘要

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决策树：决策树的优化：CART算法深度解析

1决策树基础

1.1决策树的概念与应用

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策规则，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，每个叶节点代表一个类别（分类任务）或一个数值（回归任务）。决策树易于理解和实现，其结果直观，可以解释。

1.1.1应用场景

客户分类：银行可以使用决策树来决定是否批准贷款，基于客户的收入、信用历史等特征。

医疗诊断：基于患者的症状和体征，决策树可以帮助医生诊断疾病。

电子邮件过滤：决策树可以用于识别垃圾邮件，基于邮件的关键词、发件