决策树是一种常用的机器学习算法，它通过树状结构对数据进行分类或回归。本教程将为您介绍决策树的基本概念、原理以及如何使用。
决策树原理
决策树的核心思想是通过一系列的问题将数据集划分成不同的子集，直到每个子集都属于同一类别或达到某个终止条件。
决策树的特点
- 非参数模型：不需要事先设定参数。
- 易于理解：树状结构直观易懂。
- 易于解释：可以清晰地看到每个决策的影响。
决策树应用
决策树广泛应用于分类、回归、聚类等多种场景，例如：
- 金融风控：预测客户违约风险。
- 医疗诊断：辅助医生进行疾病诊断。
- 推荐系统：推荐商品或服务。
实践案例
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相关资源
决策树示例