决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。本教程将介绍决策树的基本概念、构建过程以及应用场景。
决策树基本概念
决策树是一种树形结构，用于表示决策过程。每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征的不同取值，叶节点代表最终的决策结果。
决策树构建过程
- 选择最优特征：根据信息增益、基尼指数等指标选择最优特征。
- 划分数据集：根据最优特征将数据集划分为子集。
- 递归构建：对每个子集重复步骤1和2，直到满足停止条件。
决策树应用场景
- 分类问题：例如，根据客户信息预测客户是否会购买产品。
- 回归问题：例如，根据房屋信息预测房价。
相关资源
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决策树示例