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大家好，我是花哥。 本文为大家介绍常用的机器学习分类预测算法的原理！ 决策树分类算法 一句话概括 决策树通过一系列的规则（if-else）来对数据进行分类，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个规则，最终到达叶节点得到分类结果。 算法原理训练过程 选择最优特征 ：在训练数据集上，通过计算每个特征的信息增益（或基尼指数、熵等）来选择最优特征。 划分数据集 ：根据选定的特征，将数据集划分为两个子集。 递归 ：对每个子集重复上述步骤，直到满足停止条件（如达到最大深度、叶节点数量等）。 创建叶节点 ：当满足停止条件时，创建叶节点，并赋予该节点的类别。 核心公式 信息增益（对于特征A）： 优缺点 优点 易于理解 ：决策树的结构直观，易于理解和解释。 处理混合数据 ：可以处理数值型和类别型数据。 缺点 过拟合
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