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决策树：决策树的基本原理：决策树的分裂准则与信息增益

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。

1.2决策树的应用场景

决策树广泛应用于各种领域，包括但不限于：-金融：信用评分，欺诈检测。-医疗：疾病诊断，预测患者预后。-市场营销：客户细分，预测客户购买行为。-电信：客户流失预测，网络故障诊断。