基本信息

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文档摘要

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基于信息熵与协方差的决策树算法改进及多领域应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了众多领域关注的焦点。机器学习作为人工智能的核心领域之一，为解决这一问题提供了有效的途径。而决策树算法作为机器学习中的经典算法，因其具有模型简单、易于理解和解释、可处理多种类型数据等优点，在数据挖掘、模式识别、专家系统等众多领域得到了广泛的应用。例如在金融领域，决策树可用于风险评估，帮助银行判断贷款申请者的信用风险，从而决定是否批准贷款；在医疗领域，决策树能辅助医生进行疾病诊断，根据患者的症状、检查结果等信息做出诊断决策。

然而，传