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文档摘要

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基于密度的决策树算法改进与效能提升研究

一、引言

1.1研究背景

在当今大数据时代，机器学习作为人工智能领域的关键技术，正深刻地改变着各个行业的运作模式。从金融领域的风险评估到医疗行业的疾病诊断，从智能交通的流量预测到电子商务的个性化推荐，机器学习算法无处不在，为人们提供了高效、准确的决策支持。在众多机器学习算法中，决策树算法以其独特的优势脱颖而出，成为了数据挖掘和分析领域的重要工具。

决策树算法是一种基于树形结构的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。其基本原理是通过递归地将数据集划分为若干个子集，以生成一个树状结构。在这个结构中，每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个可能