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决策树：决策树的基本原理：决策树的优化与集成学习

1决策树概述

1.1决策树的历史与应用

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它的历史可以追溯到20世纪60年代，但直到80年代，随着计算机科学的发展，决策树算法才开始被广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。决策树的流行得益于其直观的解释性和高效的计算性能。

1.1.1应用场景

医疗诊断：决策树可以用于预测疾病，基于患者的症状和检查结果。

客户分类：在市场营销中，决策树帮助识别潜在的高价值客户。

信用评分：银行和金融机构使用决策树评估贷款申请人的信用风险。

生物信息学：用于基因表达数据的分类，识