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决策树：决策树的基本原理与缺失值处理

1决策树的基本概念

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）或一个值（回归任务）。

1.1决策树的定义

决策树是一种树形结构，其中：-根节点：包含整个数据集。-内部节点：表示特征或属性。-分支：表示特征的输出。-叶节点：表示类别或输出值。

决策树通过递归地分割数据集，直到满足停止条件，如节点中的所有实例属于同一类别，或达到最大深度等。

1.2决策树的构建过程

决策树