决策树基本概念
- 一种树形结构，用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。
- 节点代表特征，分支代表决策，叶节点代表分类结果。
决策树算法
- 一种分类和回归的监督学习算法。
- 通过递归分割数据，创建决策树。
- 常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。
决策树研究问题
- 预测：基于给定的特征，预测一个目标变量的值。
- 分类：将数据点分配到预定义的类别。
- 回归：预测连续变量的值。
主要参考文献
数据挖掘决策树算法
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分类算法面临的问题：过拟合、欠拟合、特征选择。
决策树算法：采用树状结构，通过一系列规则将数据划分到不同的类中。
评估模型准确性：使用准确率、召回率、F1值等指标。
应用：医疗诊断、市场细分、欺诈检测等。
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