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决策树：决策树的基本原理与连续属性处理

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）。决策树易于理解和实现，其结果可以直观地展示为树形结构。

1.2决策树的分类与回归

1.2.1分类决策树

分类决策树用于处理分类问题，即预测数据属于哪个类别。例如，预测一封电子邮件是否为垃圾邮件。在构建分类决策树时，我们使用信息增益、增益率或基尼指数等度量来选择最佳的特征进行分割。