基本信息

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文档摘要

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探索决策树分类算法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的今天，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面临的关键问题。机器学习作为人工智能的核心领域之一，致力于让计算机从数据中自动学习模式和规律，以实现对未知数据的预测和分类。决策树分类算法作为机器学习中的一种经典算法，凭借其独特的优势和广泛的应用前景，在众多领域中发挥着重要作用。

决策树分类算法是一种基于树形结构的分类方法，它通过对数据集进行一系列的条件判断，将数据逐步划分到不同的类别中。决策树的每个内部节点表示一个属性上的测试，每条分支代表一个测试结果，而每个叶节点则代表一个类别