本教程提供利用 C 语言编写的决策树算法实现。决策树在分类、回归和集成学习（如随机森林）等领域具有广泛应用。
决策树算法：机器学习经典工具
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ID3（迭代二分器3）算法是一种经典的决策树学习方法，由Ross Quinlan于1986年提出。它专注于分类任务，通过构建决策树模型来预测目标变量。ID3算法基于信息熵和信息增益的概念，选择最优属性进行划分，以提高决策树模型的准确性。信息熵用于衡量数据集的纯度或不确定性，信息增益则是选择划分属性的关键指标。Delphi编程语言支持下的ID3算法展示了面向对象的实现方式。决策树模型直观地通过树状结构进行决策，每个节点代表特征，每个叶节点表示决策结果。
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数据挖掘决策树算法
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
决策树的原理与应用
决策树算法的实现
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分类算法：决策树详解
分类算法：将数据分类到预定义类别中。
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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