决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的规则来对数据进行分类或回归。以下是一些关于决策树在机器学习中应用的要点：
决策树的特点：
- 易于理解和解释
- 能够处理非线性的数据关系
- 对缺失值不敏感
决策树的应用场景：
- 数据挖掘
- 信用评分
- 风险评估
决策树的构建过程：
- 选择一个特征作为分割点
- 根据分割点将数据集划分为子集
- 重复步骤1和2，直到满足停止条件
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决策树示例
决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的规则来对数据进行分类或回归。以下是一些关于决策树在机器学习中应用的要点：
决策树的特点：
决策树的应用场景：
决策树的构建过程：
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