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12.故障诊断中的决策树与随机森林

12.1决策树原理

决策树是一种监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。在故障诊断中，决策树通过一系列的条件判断来逐步缩小故障的范围，最终确定故障类型。决策树模型的主要优点是可解释性强，容易理解和实现。其基本原理是通过递归地选择最优特征并将其划分为不同的子节点，直到所有子节点都达到纯度（即所有样本属于同一类）或达到预设的停止条件。

12.1.1基本概念

节点（Node）：决策树中的每一个点，包括根节点、内部节点和叶节点。

根节点（RootNode）：树的最顶端节点，从这个节点开始进行决策。

内部节点（Inter