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决策树：决策树的基本原理：决策树概述与应用场景

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出来，便于解释。

1.2决策树的工作原理

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。算法从根节点开始，选择一个特征进行测试，然后根据测试结果将数据集分割成子集，每个子集对应一个子节点。这一过程在每个子节点上重复进行，直