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决策树：决策树与随机森林的比较：决策树在回归问题中的应用

1决策树基础

1.1决策树的概念与工作原理

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足够纯净，即属于同一类别或具有相似的数值。

1.1.1决策树构建过程

决策树的构建过程主要包括以下步骤：

特征选择：选择最佳特征进行分割。

树的生成：根据选定的特征分割数据集，生成子节点。

树的