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决策树与随机森林的性能比较教程

1决策树基础

1.1决策树的定义与工作原理

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）或一个数值（回归任务）。决策树的工作原理是自顶向下递归地分割数据集，直到每个子集的数据属于同一类别或达到某个停止条件。

1.1.1构建决策树的关键步骤

特征选择：选择最佳特征进行分割。

树的生成：递归地构建决策树。

树的剪枝：避免过拟合，提高泛化能力。

1.1.2示例代码：构建决策树

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