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決策樹是一種常用的機器學習算法，它通過將數據集劃分成若干個子集，從而實現

對數據的分類或回歸預測。決策樹算法通常被用于解決分類問題，但也可以用于回

歸問題。

一、決策樹的定義

決策樹是一種樹形結構，由節點和有向邊組成。節點表示特征或屬性，邊表示決策

規則或條件。決策樹的每個節點表示一個特征或屬性，每個邊表示一個決策規則或

條件。決策樹的根節點是整個數據集，每個后續節點代表一個特征或屬性，每個分

支代表一個可能的屬性值。決策樹的葉節點代表一個分類結果或預測值。

例如：我們可以構建一個關于水果分類的決策樹

對于未知的水果，我們可以通過已知的特點結構決策出是A類水果，還是B類

二、決策樹的構建

決策樹的構建過程通常采用自上而下的貪心搜索策略。具體步驟如下：

1.創建根節點，將整個數據集作為根節點的子集。

2.對每個特征或屬性進行評估，選擇最佳特征進行分裂。最佳特征的選擇通常

采用信息增益、基尼指數等指標。

3.對每個子集進行遞歸地劃分，直到滿足停止條件為止。常見的停止條件包括：

子集中的樣本數小于預設閾值、節點的深度達到預設的最大深度等。

4.生成決策樹，每個葉節點包含一個分類結果或預測值。

我們一般認為Result就是我們在整個決策計算過程中的結果，對于這個結果而言，

它描述的可以是一個分類結果，也可以是一個回歸值。