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文件名称：决策树：决策树的基本原理与特征选择方法.docx
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更新时间：2025-08-26
总字数：约1.05万字
文档摘要
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决策树：决策树的基本原理与特征选择方法
1决策树概述
1.1决策树的定义
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）。决策树的构建过程是一个递归地选择最优特征进行分割的过程，直到满足停止条件。
1.1.1示例
假设我们有以下数据集，用于预测一个人是否会购买电脑：
年龄
收入
学生
信用等级
买电脑
青年
高
否
一般
否
青年
高
否
好
是
青年
中
否
好
是
中年
高
否
好
是
中年
中