在这个部分，我们将探讨决策树的案例研究，这是机器学习领域中一个重要的主题。决策树是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。
案例背景
假设我们有一个房地产市场的案例，目标是预测房屋的价格。我们将使用决策树算法来分析影响房屋价格的因素。
案例步骤
- 数据收集：收集包含房屋价格、面积、房间数量、位置等特征的房屋销售数据。
- 数据预处理：对数据进行清洗和预处理，确保数据质量。
- 特征选择：选择对房屋价格影响较大的特征。
- 训练模型：使用决策树算法训练模型。
- 模型评估：评估模型的准确性和泛化能力。
图表展示
扩展阅读
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