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决策树：决策树的实现：决策树概述与基本概念

1决策树基础

1.1决策树的定义与应用

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，而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，其结果可以直观地展示出来，便于解释。

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、就业状况等特征。

医疗诊断：医生可以利用决策树来诊断疾病，根据病人的症状、年龄、性别等信息。

电子邮件过滤：决策树可以