利用分类算法，构建基于决策树的模型，进行数据分析决策。
构建决策树模型
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决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。
决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。
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空间决策树的构建主要包含以下五个步骤：
样本选取: 从数据集 D 中选取一部分具有已知分类标签的样本 S，用作构建决策树的训练集。
最佳谓词选择: 确定用于对样本进行分类的最佳谓词 p。这一步通常采用贪婪算法，从粗粒度到细粒度逐步筛选。
节点分裂: 利用最佳谓词 p 将当前节点的样本划分到不同的子节点中。
递归构建: 对每个子节点重复执行步骤 2 和步骤 3，直至满足停止条件。
树剪枝: 为避免过拟合，对生成的决策树进行剪枝操作，以提高模型的泛化能力。
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节点代表特征，分支代表决策，叶节点代表分类结果。
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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
决策树的原理与应用
决策树算法的实现
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