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決策樹是一種常用的機器學習算法，用于解決分類和回歸問題，它通過將數據集劃分為不同的子集，并根據特征值的閾值進行決策，從而構建一個樹形結構來進行預測。
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決策樹的主要特點如下：
1、易于理解和解釋：決策樹的結構類似于人類思維的決策過程，可以直觀地展示每個特征對決策的影響，因此易于理解和解釋。
2、能夠處理非線性關系：決策樹可以通過多個層級的特征劃分來捕捉數據中的非線性關系，適用于復雜的數據集。
3、可以進行特征選擇：決策樹在構建過程中會自動選擇最具有區(qū)分度的特征進行劃分，從而幫助減少特征維度和提高模型性能。
4、能夠處理缺失值：決策樹對于缺失值的處理相對靈活，可以選擇忽略缺失值、使用平均值或中位數進行填充等方法。
5、容易過擬合：決策樹容易過擬合，特別是在處理較小的數據集時，為了解決這個問題，可以使用剪枝等技術來降低模型復雜度。
決策樹的構建過程包括以下幾個步驟：
1、特征選擇：從所有可用的特征中選擇一個最優(yōu)的特征作為當前節(jié)點的劃分依據。
2、劃分數據集：根據選定的特征和劃分準則，將數據集劃分為若干個子集。
3、決策樹生成：對于每個子集，重復執(zhí)行上述步驟，直到滿足停止條件（如達到最大深度、節(jié)點中樣本數量小于預設閾值等）。
4、剪枝：為了防止過擬合，可以對生成的決策樹進行剪枝操作，刪除一些不必要的節(jié)點。
決策樹的應用場景廣泛，包括醫(yī)療診斷、金融風險評估、客戶細分等，它可以用于分類問題（如判斷郵件是否為垃圾郵件）和回歸問題（如預測房價）。
新聞名稱：什么是決策樹
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