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决策树：决策树与随机森林的比较：决策树在分类问题中的应用

1决策树基础

1.1决策树的概念与历史

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）。决策树易于理解和实现，其结果可以直观地展示出来，便于解释。

决策树的概念起源于20世纪60年代，但直到80年代，随着ID3算法的提出，决策树才开始在机器学习领域得到广泛应用。随后，C4.5算法对ID3进行了改进，引入了剪枝技术，提高了决策树的泛化能力。CART算